영화에서 로봇들이 서로 신호를 주고받는 장면 기억하세요? 현실에서도 비슷한 일이 일어나고 있어요. AI 에이전트들이 서로 소통하는 '공용 언어', Agent2Agent(A2A) 프로토콜 이야기예요.
A2A 프로토콜이 뭔가요?
간단히 말하면, 서로 다른 회사의 AI 에이전트가 서로 협업할 수 있도록 만드는 표준 규격이에요.
예를 들어, 구글의 AI 에이전트와 Salesforce의 AI 에이전트가 함께 고객 상담 업무를 처리한다고 해봐요. 지금은 플랫폼이 달라서 직접 소통이 어렵거든요. A2A 프로토콜이 있으면 두 에이전트가 표준화된 방식으로 정보를 주고받을 수 있어요.
마치 사람들이 서로 다른 언어를 써도 영어라는 공용어로 소통하는 것처럼요.
왜 지금 이게 필요한가?
AI 에이전트 시대가 본격화되면서, 기업들은 하나의 AI가 모든 걸 다 하길 원하지 않아요. 대신 역할이 다른 여러 에이전트가 팀으로 협업하는 방식을 선호해요.
예를 들면:
- 검색 에이전트: 인터넷에서 정보 수집
- 분석 에이전트: 수집된 데이터를 처리하고 정리
- 보고 에이전트: 결과를 보고서로 작성
- 전달 에이전트: 이메일이나 슬랙으로 전송
이 에이전트들이 각각 다른 회사 제품이라도, A2A 프로토콜이 있으면 하나의 팀처럼 움직일 수 있는 거예요.
구글과 Salesforce가 왜 같이?
A2A는 구글 클라우드와 Salesforce가 공동으로 개발 중인 프로젝트예요. 경쟁사끼리 왜 협력하냐고 하실 수 있는데, 두 회사 모두 기업 고객을 대상으로 하거든요.
기업 고객들은 보통 구글 Workspace와 Salesforce CRM을 함께 써요. 이 두 플랫폼의 AI 에이전트가 자연스럽게 연동된다면, 양쪽 모두에게 경쟁 우위가 생기는 거예요. 공통 표준을 만들어서 생태계 전체를 키우는 전략이죠.
기술적으로 어떻게 작동하나요?
너무 깊이 들어가면 복잡하니까 핵심만요. A2A는 기본적으로 AI 에이전트들 사이에 표준화된 메시지 형식과 작업 위임 방식을 정해요.
- 에이전트 A가 에이전트 B한테 "이 작업 처리해줘"라고 요청할 때 따르는 형식
- 에이전트 B가 진행 상황을 A한테 보고하는 방식
- 작업이 완료되거나 실패했을 때 결과를 전달하는 규격
이걸 표준화하면, 어느 회사가 만든 에이전트든 A2A를 지원하면 서로 연동할 수 있어요.
MCP와 뭐가 달라요?
비슷한 개념으로 Anthropic이 만든 **MCP(Model Context Protocol)**가 있어요. MCP는 AI 모델과 외부 도구(데이터베이스, API 등) 사이의 연결을 표준화하는 거예요.
A2A는 에이전트 대 에이전트 소통에 특화됐고, MCP는 에이전트와 외부 도구 연결에 특화된 개념이에요. 둘이 상호 보완적인 관계라고 볼 수 있어요.
실제로 2026년 기준으로 MCP는 이미 업계 표준으로 자리 잡고 있고, Claude Managed Agents도 MCP 서버 연결을 지원해요.
앞으로 어떻게 될까?
A2A가 업계 표준이 된다면, 기업들은 자사에 맞는 AI 에이전트들을 조합해서 사용할 수 있어요. 특정 회사 제품에 종속되지 않아도 되는 거죠.
물론 아직 표준화 과정 중이고, 실제 기업 환경에 본격 도입되기까지는 시간이 걸릴 거예요. 근데 방향성은 분명해 보여요. AI 에이전트 시대의 인프라가 지금 만들어지고 있는 거예요.