AI와 AI의 대연합

Agent 시대를 돕는 기술과 협력들

2023년은 뛰어난 인공지능 모델(LLM)이 등장했고, 2024년은 이 모델을 활용한 다양한 생성형 AI 서비스들이 출시된 한 해였다. 그렇다면 2025년은 어떤 해가 될까? 2025년은 DeepSeek과 함께 중국의 AI 기술이 상상 이상이라는 점과 함께 추론형 AI 모델의 급성장으로 시작되었다. 그리고, 앤쓰로픽의 MCP(Model Context Protocol)와 구글의 A2A(Agent to Agent)라는 AI가 보다 다양한 자원에 연결하고 AI간에 소통을 할 수 있는 새로운 기술들이 선보이면서 AI간 대연합을 가능하게 할 준비가 되어가고 있다. 게다가 마이크로소프트가 구글의 A2A(Agent to Agent)라는 프로토콜에 화답을 했다. 이는 오픈AI가 앤쓰로픽의 MCP(Model Context Protocol)를 수용하기로 한 것과 같은 주목해야 할 사항이다. 최근 일련의 AI를 둘러싼 기술 진화는 앞으로의 AI가 더 강력한 능력을 가지고 보다 많은 일들을 처리할 수 있는 역량을 갖출 수 있게 해줄 것이다. 그 과정에서 핵심은 단일 AI가 아니라 AI들간에 서로 협력하면서 일을 처리할 수 있는 AI 연합체로 초연결 AI 시대가 본격적으로 열린다는 점이다. 한마디로 AI와 AI간에 서로 협력하면서 더욱 강력한 AI가 구현될 수 있는 준비가 완성되고 있는 셈이다.

MCP의 작동 구조도 (ChatGPT 4o로 생성)

물론 이들 프로토콜 외에도 암호화된 방식으로 분산화를 강조한 오픈소스커뮤니티의 ANP, A2A보다 확장성이 뛰어나 에이전트 기반의 인터넷 구현을 가능하게 하는 오픈소스 Agora, 군집 로봇 협업을 위한 로보틱스 연구소의 CrowdES, A2A보다 성능이 뛰어난 고성능의 구글이 만든 gRPC, 암호화폐 결제 시스템과 통합되어 블록체인을 이용한 에이전트 거래를 가능하게 하는 uAgents에 이르기까지 다양한 프로토콜이 있다. 하지만, MCP와 A2A는 기존 프로토콜 대비 실제 이를 적용, 도입한 기업들의 규모가 빠르게 커지면서 주목받고 있는 것이다.

이런 프로토콜은 이런 관점에서 이해해야 한다. 사실 인류 문명이 발전될 수 있었던 이유는 사람들이 혼자가 아닌 함께 협력하고 소통하면서 서로가 가진 지식을 주고 받을 수 있었기 때문이다. 그 소통은 말과 글로 시공간을 초월해 인류 역사 속에 이어져왔고 그 소통의 대상과 범위는 양적으로, 질적으로 갈수록 커져갔다. 특히 2000년대부터 WWW이 등장하면서 인류의 소통은 기존 대비 수십 배 이상으로 커졌다. 최근 25년의 발전은 지난 250년의 발전과 맞먹을 정도로 빠른 것도 이 덕분이다. AI도 그것을 닮아가고 있다. 초기의 AI는 인간이 글로 쌓아둔 데이터로 학습했고 이후 말과 사진, 영상 등의 데이터도 학습에 활용되었다. 하지만, 인간처럼 서로간의 협력으로 배우는 단계까지는 아니었다. 그런데, AI가 인류 문명을 가능하게 한 원칙을 따라할 수 있는 기초가 마련되고 있다.

WWW을 가능하게 한 기술적 배경은 HTTP(Hyper Transfer Text Protocol)이다. 이 규약 덕분에 전 세계의 컴퓨터들은 서로 연결될 수 있었고 인류는 컴퓨터를 매개체로 해서 전 세계 사람들과 정보와 데이터와 연결될 수 있었다. AI도 그렇게 보다 많은 자원에 연결되고 사람처럼 AI들간에도 서로 소통할 수 있는 기술적 배경이 갖춰지고 있다. MCP는 머리와 입, 귀만 있었던 AI에게 손과 발을 달아준 기술이다. 기존의 AI는 주어진 데이터 내에서만 정보를 추출하고 요약하고 생성하는 제한된 일만 했을 뿐이다. 그런데, MCP는 AI가 내부를 넘어 외부의 다른 시스템에 연결해서 필요로 하는 자원을 가져다 보다 입체적인 작업을 수행할 수 있도록 해준다. 즉, MCP라는 규약으로 내부의 시스템 자원들을 구성해두면 AI가 이 자원에 사람 대신 연결해서 필요로 하는 자원에 접근해 참고하고 컨트롤할 수 있다. 일례로 AI가 회사의 주소록이나 ERP 시스템에 연결해 회계팀 직원의 이메일을 확인하고 회사의 작년도 매출, 비용, 부채 등에 대한 자료를 정리해서 이메일 시스템에 연결해 메일을 보낼 수 있다. 또한, 캘린더에 기록된 미국 출장 계획에 따라 항공권 예매 사이트에서 스케줄에 맞는 항공권을 예매해 캘린더에 기록하고 호텔 숙박도 이에 맞게 예매할 수 있다. 그것을 가능하게 하는 것이 MCP이다.

A2A는 그런 AI가 서로 협업할 수 있도록 해주는 기술이다. 즉, ChatGPT로는 할 수 없는 것을 제미나이를 호출해서 대신 맡겨서 처리하고 그 결과를 ChatGPT로 확인할 수 있도록 해준다. 회사 내의 AI로 할 수 없는 것을 다른 기업의 AI를 회사 AI가 호출해서 요청하고 승인 권한에 따라 확인해서 처리해주는 것이 A2A를 통해 이루어질 수 있다. 기존 AI는 주어진 정보와 권한 내에서만 일을 처리해서 제한적인 작업만 수행했을 뿐인데 A2A 덕분에 다른 AI를 불러서 함께 처리할 수 있게 된 것이다. 우리의 일상과 업무를 보면 다양한 전문직종과 부서가 있다. 서로가 가진 전문성을 나누어 일을 보다 완성도 높게 처리한다. 그처럼 AI 역시 서로가 학습하고 특화된 영역을 서로 나누면서 보다 완결성 높은 일을 처리해낼 수 있는 시대가 다가오고 있다.