A2A 프로토콜이란? — 왜 지금 모두가 주목하나

A2A 프로토콜(Agent2Agent Protocol)은 서로 다른 회사가 만든, 혹은 서로 다른 프레임워크로 구동되는 AI 에이전트들이 공통 언어로 대화할 수 있게 해주는 개방형 통신 표준입니다. 2025년 4월 구글이 Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow, PayPal 등 50여 개의 기술 파트너와 함께 발표했으며, 단 두 달 뒤인 6월에는 Linux Foundation 산하 오픈소스 프로젝트로 이전하며 특정 기업의 소유를 벗어났습니다.

오늘날 기업들은 업무별로 서로 다른 AI 에이전트를 운용합니다. 인사팀은 SAP의 에이전트를, 영업팀은 Salesforce의 에이전트를, 개발팀은 LangChain 기반 에이전트를 씁니다. 문제는 이 에이전트들이 각자의 ‘방언’으로만 말한다는 점이었습니다. A2A는 이 언어 장벽을 허물기 위해 설계된 일종의 AI 에이전트 간 범용 번역기입니다.

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A2A와 MCP, 뭐가 다른가? — 헷갈리면 안 되는 핵심 차이

A2A를 처음 접할 때 가장 많이 받는 질문이 “MCP(Model Context Protocol)랑 뭐가 달라요?“입니다. 구글도 공식적으로 “A2A는 MCP를 보완하는 프로토콜”이라고 명시했습니다. 둘은 경쟁 관계가 아니라 서로 다른 층위에서 작동합니다.

MCP는 AI 모델이 외부 도구·데이터와 연결되는 방식을 표준화합니다. 쉽게 말해 AI에게 검색 도구, 파일 시스템, API 등을 쥐여주는 ‘세로 방향’ 연결입니다. 반면 A2A는 AI 에이전트끼리 서로 대화하는 방식을 표준화합니다. 이미 도구를 가진 에이전트들이 서로 협업하는 ‘가로 방향’ 연결이죠.

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A2A의 작동 원리 — 에이전트 카드부터 아티팩트까지

① 3단계 워크플로

A2A는 탐색(Discovery) → 인증(Authentication) → 커뮤니케이션(Communication) 이라는 세 단계로 작동합니다. 이 구조는 사람이 새 회사에 입사해 명함을 받고, 보안 게이트를 통과하고, 업무 메신저로 대화를 시작하는 과정과 거의 동일합니다.

② 에이전트 카드 (Agent Card)

에이전트 카드는 각 AI 에이전트가 자신의 기능, 지원하는 데이터 유형, 인증 방식을 JSON 파일로 공개하는 일종의 AI 에이전트 명함입니다. 클라이언트 에이전트는 이 카드를 읽고 가장 적합한 원격 에이전트를 자동으로 선택합니다. LLM의 ‘모델 카드’와 유사한 개념이라고 보시면 됩니다.

③ 핵심 구성 요소 5가지

• 1
  작업(Task) — 고유 ID와 수명 주기(제출됨→작업 중→완료됨)를 가진 실행 단위입니다. 수 시간이 걸리는 장기 작업도 지원합니다.
• 2
  메시지(Message) — 에이전트 간 대화의 기본 단위로, 역할(사용자/에이전트)이 구분됩니다. 컨텍스트, 지침, 상태 업데이트를 전달합니다.
• 3
  아티팩트(Artifact) — 작업 완료 후 생성된 최종 산출물입니다. 문서, 이미지, 스프레드시트 등 다양한 형태를 지원하며 스트리밍도 됩니다.
• 4
  파트(Part) — 메시지나 아티팩트 안의 콘텐츠 단위입니다. TextPart(텍스트), FilePart(파일), DataPart(JSON 구조)로 구분됩니다.
• 5
  보안(Security) — API Key, OAuth 2.0, OpenID Connect를 지원하는 엔터프라이즈급 인증 체계를 기본으로 내장합니다.

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Linux Foundation 이전 — 오픈소스 표준이 된 의미

2025년 6월 23일, 구글은 A2A 프로토콜을 Linux Foundation에 기증했습니다. 이 사건은 단순한 조직 이전이 아닙니다. AWS, Microsoft, Cisco, SAP, Salesforce, ServiceNow가 Linux Foundation A2A 프로젝트에 합류하면서, A2A는 사실상 빅테크 전체가 동의한 AI 에이전트 통신 표준이 되었습니다.

이 움직임의 의미는 세 가지입니다. 첫째, A2A가 구글 혼자 밀어붙이는 규격이 아닌 업계 공동 자산이 되었습니다. 둘째, 기업들이 특정 클라우드 벤더에 종속될 걱정 없이 A2A를 도입할 수 있게 됩니다. 셋째, 오픈소스 커뮤니티의 기여로 빠른 기술 발전이 가능해집니다. 2025년 7월에 이미 v0.3.0이 배포되었고, mTLS 지원·보안 체계 강화 등 꾸준한 업데이트가 이어지고 있습니다.

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A2A 확장(Extensions) — 커스텀 기능으로 한계 넘기

A2A 프로토콜의 또 하나의 강점은 확장(Extensions) 시스템입니다. 핵심 프로토콜이 커버하지 않는 도메인별 특수 기능을 누구나 개발·공개·구현할 수 있습니다. 확장 프로그램은 고유 URI로 식별되며, 에이전트 카드에 지원 여부를 선언하기만 하면 됩니다.

현재 실제로 활용 중인 사례는 세 가지가 대표적입니다. 첫 번째로 추적성(Traceability) 확장은 여러 에이전트가 협업할 때 각 단계의 도구 호출, 에이전트 호출 내역을 계층 구조 로그로 기록합니다. 두 번째로 Twilio의 지연 시간 인식 확장은 음성 에이전트가 응답 지연 시간을 브로드캐스트해 최적 에이전트를 자동 선택하게 합니다. 세 번째로 이더리움 ERC-8004는 블록체인 온체인 레지스트리를 통한 에이전트 간 제로 트러스트 인증을 구현합니다.

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실전 활용 시나리오 — 기업에서 바로 쓰는 법

시나리오 1: 채용 자동화

채용 관리자가 “시니어 백엔드 개발자 채용”을 에이전트에게 지시합니다. 주 에이전트는 A2A를 통해 이력서 검색 전문 에이전트, 면접 일정 관리 에이전트, 신원 조회 에이전트와 순차적으로 협업합니다. 각 에이전트는 서로 다른 플랫폼에서 구동되지만, A2A 덕분에 사람이 중간 개입 없이 전체 파이프라인이 자동 실행됩니다.

시나리오 2: 재고 자동 보충

소매점의 재고 에이전트가 MCP를 통해 내부 DB에서 재고 부족을 감지합니다. 이후 A2A를 통해 외부 공급업체 에이전트와 통신해 발주를 자동 진행합니다. 사람이 손댈 일은 예외 케이스 승인 하나뿐입니다.

시나리오 3: 멀티 클라우드 IT 운영

AWS 기반 모니터링 에이전트가 장애를 감지하고, A2A를 통해 Google Cloud의 자동 복구 에이전트, Azure의 알림 에이전트와 실시간 협업합니다. 벤더가 달라도 A2A 프로토콜만 지원하면 단일 워크플로로 통합이 됩니다.

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마치며 — A2A가 바꿀 AI 생태계 총평

A2A 프로토콜은 단순한 기술 규격이 아닙니다. “AI 에이전트가 혼자 일하는 시대”에서 “에이전트들이 팀을 이루어 일하는 시대”로 넘어가는 전환점을 상징합니다. MCP가 에이전트에게 도구를 쥐여줬다면, A2A는 에이전트들이 서로를 팀원으로 인식하게 만듭니다.

특히 Linux Foundation 이전 이후 AWS, Microsoft, Salesforce 등 경쟁사까지 합류했다는 사실은 매우 강력한 신호입니다. HTTP가 웹의 기반이 되었듯, A2A가 AI 에이전트 생태계의 표준 인프라로 자리잡는 것은 시간문제로 보입니다. 지금 이 글을 읽고 계신 여러분은 이미 남들보다 한발 앞선 셈입니다.

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