여러분, AI 에이전트가 이렇게 해 줬으면 좋겠다 할 때 흔히 등장하는 유즈케이스, 생각나시는게 있나요? 예를 들어서, “다음 주에 뉴욕 여행을 예약해 줘. 직항 비행기면 좋겠고, 금요일 오후에 출발해서 일요일 저녁에 돌아와. 그리고 좋은 재즈바 근처에 있는 호텔을 찾아줘.” 같은 거요.

뭐 지나치게 ‘클리셰’가 되어버린 유즈케이스긴 하지만, 그것보다도 진짜 문제는, ‘여전히, 아직도’ AI 에이전트가 우리의 의도를 완전히 이해하고, 여러 단계에 걸쳐서 계획을 세우고, 계속 들여다보면서 도와주지 않아도 여러 도구를 사용하면서 믿을 만하게 일을 해내는 게 쉽지 않다는 것이겠죠. 각각의 단계 - 작업을 분석하고, 옵션을 검색하고, 옵션들의 장단점을 확인해서 결정하고, 예약하는 것 - 는 개별적으로 볼 때는 쓸만한 경우가 많지만, 이 전체의 과정을 원활하게, 부드럽게, 안전하게 연결하는 건, 사실 여전히 불안정하고 오류도 발생하기 쉽습니다.

현재, 대부분의 AI 에이전트는, 각자 자신의 생태계나 벤더의 구조에 갇힌 채 사일로 (Silo)에서 작동하도록 만들어져 있습니다. 그래서, 에이전트들이 직접 서로 대화할 수가 없는 파편화된 환경이 만들어지고, 결과적으로 복잡한 여러 개 시스템 간의 워크플로우에서는 그 쓸모가 상당히 제한되게 되는 거죠.

2025년 4월, 구글에서는 이런 사일로를 깨기 위해서 A2A (Agent2Agent)를 오픈 프로토콜로 공개했습니다.

파트너들은 한 마디로 올스타급입니다 - Atlassian, Salesforce부터 LangChain까지, 50개 이상의 파트너들이 지원합니다. A2A는 독립적으로 작동하는 AI 에이전트들이, 애플리케이션 전반에 걸쳐서 원활하게 협업할 수 있게 해 주는 ‘공통의 언어’가 되겠다는 게 목표입니다.

그렇지만, 화려했던 출시, 그리고 50개가 넘는 화려한 파트너진에도 불구하고, 몇 주가 지난 지금까지도 A2A는 ‘아직은’ 그렇게 큰 관심까지 받지는 못하고 있는 것 같습니다. A2A의 배경을 고려할 때, 예상했던 것만큼의 열풍을 일으키지는 못하고 있다는 거죠.

미래의 중요한 인프라가 될 수 있는 무언가에 대해서 이렇게 반응이 미적지근한 이유는 뭘까요?

자, 그래서 이번 에피소드에서는 한 번 ‘A2A’에 대해서 깊이 들여다볼까 합니다. A2A가 뭔지, 왜 필요한지, 어떻게 작동하는지, 사람들이 어떻게 생각하는지, 왜 채택이나 도입이 미적지근한지, 그리고 왜 그런 상황이 곧 변할 수도 있는지를요. A2A의 기술적 기반을 살펴보고, 앤쓰로픽이 제안한 MCP 같은 프로토콜과 비교도 해 보고, 멀티 에이전트 시스템을 구축할 대 발생할 수 있는 실질적인 난제들을 같이 살펴볼 겁니다. 그 과정에서 구글이 밀어붙이고 있는 ‘에이전트 간의 상호운용성 (Agent Interoperability)’이 생각보다 더 큰 의미를 가지게 될 수 있는 이유 - 어쩌면, 검색할 수 있는, 인터넷 규모의 AI 에이전트 디렉토리를 위한 주춧돌을 놓을 수도 있는 - 도 한 번 생각해 볼 겁니다.

항상 저희가 공유하는 글들이 그렇듯이, 이 글은 A2A를 처음 듣는 분들 뿐 아니라 이미 A2A를 가지고 실험을 해 봤거나 더 많이 고민해 보고 싶은 분들께도 유용할 수 있도록 쓰려고 하니, 지금 바로 같이 들어가 보시죠!

오늘의 에피소드에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:

지난 4월 초에 있었던 구글의 A2A 발표, 이건 폭발적인 후속 반응을 이끌어 낼 만한 모든 조건을 갖추고 있었다고 할 수 있습니다: 에이전트 간의 협업에 대한 설득력있는 비전, 강력한 파트너들, 오픈소스 코드, 그리고 앤쓰로픽의 MCP (Model Context Protocol)와의 상호보완적인 관계까지요. 이론적으로는 완벽한 타이밍이었다고 봐요.

AI의 세계는 ‘에이전트’ 프레임웍으로 들썩이고 있지만, 대부분의 1세대 ‘AI 에이전트 스택은 실질적으로는 솔로 플레이어 - 독고다이라고 할까요? ^.^; - 즉 플러그인이나 API 툴박스를 장비하고 있는, 하나의 거대 언어모델이라고 봐야 하죠. 물론 최근에 ‘AI 에이전트가 도구와 컨텍스트에 접근하는 방법’을 표준화한 MCP가 큰 반향을 얻고 성공가도를 달리고 있는데, 이건 일종의 ‘AI용 USB-C 포트’라고들 많이 표현하시더라구요. A2A는 여기서 한 발 더 나가서, 여러 개의 자율 에이전트 간 통신을 표준화해서 ‘커스텀’ 방식으로 통합을 굳이 하지 않아도 에이전트가 하는 작업, 그리고 그 결과를 상호 교환할 수 있게 하는 겁니다.

그렇다면, 왜 A2A한테는 ‘자고 일어났더니 유명해졌더라’가 안 된 걸까요?

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