AI 에이전트의 새로운 시대
AI 에이전트 시대의 도래와 A2A기반 차세대 응용 사례
최근 AI 분야에서는 여러 에이전트(Agent)가 서로 협력하는 에이전트 생태계가 주목받고 있습니다. 구글과 파트너들은 2025년 4월에 AI 에이전트 간 통신을 위한 오픈 표준 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 발표했으며, A2A는 다양한 AI 에이전트가 서로 소통하고 협업할 수 있도록 표준화된 통신 방법을 제공합니다.
구글 관계자는 "A2A를 통해 에이전트들이 서로 다른 플랫폼과 기술에 구애받지 않고 협업하여 복잡한 업무를 자동화할 수 있을 것으로 기대" 한다고 비전을 제시했습니다.
A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜
A2A 프로토콜은 에이전트 간 협업과 상호운용성을 위한 오픈 표준입니다. 구글은 A2A를 통해 기업 전반의 플랫폼 위에서 여러 AI 에이전트가 서로 정보를 안전하게 교환하고 작업을 조율할 수 있도록 하였습니다. 실제로 발표 당시 50개 이상의 기업과 협력사가 참여했으며, 다양한 기업 업무(예: 주문, 고객지원, 공급망 계획 등)에 걸쳐 에이전트들이 배포되고 있습니다. 기술적으로 A2A는 HTTP/JSON, SSE, JSON-RPC 같은 기존 웹 표준 위에 구축되어 기업 IT 환경과 손쉽게 통합됩니다. 또한 엔터프라이즈급 인증·인가를 기본으로 지원하며, 수시간~수일이 걸리는 복잡한 작업도 실시간 상태 업데이트와 알림을 통해 지원할 수 있게 설계되었습니다. 각 에이전트는 자신이 수행할 수 있는 기능을 Agent Card 메타데이터로 공개하고, 필요할 때 해당 기능을 요청하여 협업합니다. 에이전트들은 A2A로 소통하며 채용 프로세스를 단계별로 완성해 나갈 수 있습니다.
구글 블로그는 A2A가 “다양한 기술 기반에도 불구하고 AI 에이전트들이 원활하게 협업하여 복잡한 워크플로를 자동화”할 수 있는 미래를 가능케 할 것이라고 강조했습니다. 실제로 A2A 도입 후 에이전트 간의 협업 범위가 확장되어, 서로 다른 벤더가 만든 에이전트나 다양한 클라우드 환경에 흩어진 에이전트들도 하나의 워크플로로 묶어 운영할 수 있게 됩니다. 이러한 에이전트 간 표준화된 협력체계는 기업과 개발자에게 강력한 인프라를 제공하게 됩니다.
적용 가능 사례
■ 엔터프라이즈 지능형 비서 클러스터
기업 환경에서는 부서별로 특화된 AI 에이전트를 클러스터 형태로 배치할 수 있습니다. 예를 들어, 영업, 고객지원, 인사, 재무, 법무 등의 업무별 에이전트들이 A2A 프로토콜로 연결되어 각자의 역할을 수행합니다. 이들 에이전트는 MCP를 통해 기업의 ERP/CRM 시스템, 데이터베이스, 내부 API 등을 실시간으로 활용하여 사용자(직원)의 요청에 원스톱으로 대응합니다. 예를 들어 채용 프로세스를 보면, 한 에이전트가 구직자 탐색을 담당하고 다른 에이전트는 인터뷰 일정 조정 및 지원자 검증을 담당하는 식으로 역할을 분담할 수 있습니다. 이때 A2A를 통해 에이전트들은 서로 정보를 교환하고 워크플로를 완성하며, MCP를 통해 필요한 내부 데이터를 조회하거나 문서를 작성하는 등의 지원도 동시에 수행합니다. AI 에이전트들은 통합 인터페이스를 통해 채용 관리자가 제공한 요건을 바탕으로 후보자 탐색, 일정 조율, 지원자 검증을 순차적 또는 병렬적으로 자동화할 수 있습니다.
■ 개인 맞춤형 교육 튜터링
교육 분야에서는 AI 튜터가 학생별 맞춤형 학습을 지원할 수 있습니다. 학생의 학습 수준과 진도를 파악하는 메인 튜터 에이전트가 먼저 필요 정보를 수집하고, 필요시 A2A를 통해 다양한 에이전트의 도움을 받습니다. 예를 들어 내용 설명, 연습 문제 생성, 퀴즈 출제 등을 전담하는 에이전트와 협업하고, 지식그래프 조회나 교육용 동영상 생성과 같은 MCP 기반 도구도 활용할 수 있습니다. 이를 통해 학생은 하나의 AI 튜터와 대화하듯이 학습하며, 시스템은 그 반응과 결과에 따라 학습 경로를 동적으로 조정합니다. 실제로 교육 업계 전문가들은 “기존 획일적인 학습에서 벗어나 모든 학생에게 개인화된(적응형) 학습 경험을 제공할 수 있는 기술”이 도래했다고 강조하고 있습니다. 즉, 에이전트 기반 시스템을 통해 학생마다 맞춤형 학습 자료와 피드백을 실시간으로 생성해주는 것이 가능해진 것입니다.
■ 과학 연구 자동화
연구 개발 분야에서도 AI 에이전트의 역할이 커지고 있습니다. 연구자는 실험 목표나 조사 주제를 상위 에이전트에게 설명하면, 이 에이전트가 A2A와 MCP를 활용해 연구 프로세스를 자동으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 메인(Main) 에이전트는 검색 전략을 계획하고 여러 서브 에이전트를 병렬로 생성해 웹 검색, 문헌 조사, 데이터 수집 등을 동시에 수행합니다. 각 서브(Sub) 에이전트가 실행 결과를 메인 에이전트에 제출하면, 메인 에이전트는 이를 종합하여 추가 조사를 지시하거나 최종 보고서를 작성합니다. 최근 Anthropic의 사례를 보면, 다수의 클로드(Claude) 에이전트를 활용한 멀티에이전트 연구 시스템이 단일 에이전트 기반 시스템보다 복잡한 연구 과제를 훨씬 더 빠르고 정확하게 수행하는 결과를 보였습니다.
■ 스마트 IoT 허브
스마트홈 및 산업 IoT 분야에서도 AI 에이전트가 중추 역할을 합니다. 각종 IoT 기기나 센서를 MCP 서버 형태의 도구로 패키징해 두면, 중앙 AI 에이전트는 자연어기반의 명령(예: “거실 조명 켜줘”, “온도 22도로 설정”)을 이해한 뒤 A2A를 통해 해당 MCP 도구를 호출하여 동작을 수행합니다. 예를 들어 클로드(Claude)와 같은 AI 어시스턴트가 자연어로 스마트홈 기기를 제어할 수 있습니다. 결과적으로 사용자는 복잡한 설정 없이도 AI에게 음성이나 문자로 지시하는 것만으로 스마트 기기를 통합 관리하고, 다양한 시나리오를 자동화할 수 있게 됩니다.
마치며
AI 에이전트의 새로운 시대는 표준화된 협업 프로토콜과 함께 열리고 있습니다. A2A는 각각 에이전트 간 협업을 위해 고안된 표준으로써, 이를 결합하면 다양한 분야에서 혁신적인 애플리케이션이 가능해집니다. 기업과 개발자들은 이 표준을 이용해 부서 간 복합 업무를 자동화하거나, 개인별 맞춤 학습 시스템을 구축하거나, 연구 자동화 워크플로를 구현하거나, 스마트 IoT 시스템을 지능화할 수 있습니다. 실제로 구글과 마이크로소프트 등은 이 표준의 조기 채택을 독려하고 있으며, 이미 개발자용 라이브러리도 공개되어 있습니다.직접 써보시고, 경험해보시길 추천드립니다.
