A2A(Agent2Agent) protocol

 

🚀 A2A Protocol이란?

A2A = Agent-to-Agent Protocol

AI 에이전트(Agent) 들이 서로 통신하고 협력하기 위해 사용되는 표준적·구조화된 의사소통 규약을 뜻한다.

즉,

여러 AI 에이전트가 서로 메시지를 주고받고, 역할을 분담하고, 협력 작업을 수행할 수 있게 해주는 프로토콜

이다.

이 개념은 최근 OpenAI, Anthropic, Google 등 빅테크의 연구 방향 중 하나이며,
에이전트 기반 시스템(Agentic System)이 확산되면서 점점 더 중요해지고 있다.

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📌 A2A Protocol이 필요한 이유

과거의 AI는 “모델 하나가 사용자의 질문에 답하는 구조”였지만,
이제는 다음과 같은 시스템이 등장하고 있다:

• 검색 에이전트
• 코드 생성 에이전트
• 분석 에이전트
• 검증 에이전트
• 요약 에이전트
• 특정 업무 도구만 전담하는 에이전트

문제는 각 에이전트가 서로 통신하는 방식이 제각각이었다는 점이다.

A2A Protocol은 이 비효율을 제거하기 위한 표준으로 등장했다.

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📌 A2A Protocol의 특징

✔ 1) 에이전트 간 메시지 형식 표준화

예:

{
  "sender": "search_agent",
  "receiver": "summarizer_agent",
  "intent": "REQUEST",
  "task": "Summarize search results",
  "payload": { ... }
}

✔ 2) 에이전트 간 역할(Role) 정의

• Planner
• Executor
• Verifier
• Tool specialist
• Memory manager
  등

✔ 3) 코디네이션(조율) 메커니즘

에이전트들이 서로 어떤 순서로 협력할지 결정하기 위한 규칙.

✔ 4) 상태 관리(State Management)

여러 에이전트가 공유하는 상태(working memory)를 유지.

✔ 5) 확장 가능한 구조

하나의 에이전트가 아니라 멀티에이전트로 구성된 시스템을 만들기 쉬움.

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📌 A2A Protocol의 실제 동작 예시 (시나리오)

사용자 요청:

“AWS 비용을 분석하고 과금 이슈가 있으면 보고서 만들어줘.”

에이전트 간 협업:

1. Planner Agent
   • 작업을 분석하고 필요한 역할 분담
2. AWS Query Agent
   • Cloud 비용 API를 호출해 데이터 수집
3. Analyzer Agent
   • 비용 이상 징후(anomaly) 분석
4. Writer Agent
   • 보고서 문서 작성
5. Reviewer Agent
   • 결과 검증 & 품질 체크
6. Messenger Agent
   • 사용자에게 결과 전달

이 과정에서 에이전트들은 A2A 규격에 맞춰 서로 메시지를 교환한다.

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📌 A2A Protocol과 MCP의 관계

둘은 완전히 다른 목적을 가진 프로토콜이며, 상호보완적 관계다.

프로토콜 목적

MCP (Model Context Protocol)	LLM ↔ 외부 도구/데이터 연결
A2A (Agent-to-Agent Protocol)	에이전트 ↔ 에이전트 협력/통신

즉:

• MCP = 모델과 도구를 연결하는 레이어
• A2A = 에이전트끼리 협력하는 레이어

예를 들어:

• A2A로 여러 에이전트가 협업하고
• 각 에이전트는 MCP를 통해 실제 도구를 호출

→ 이런 구조를 만들 수 있다.

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📌 A2A Protocol이 중요한 이유

1) 복잡한 업무 자동화가 가능

단일 LLM보다 여러 에이전트가 더 높은 정확도·안정성을 제공함.

2) 시스템 안전성 증가

역할별로 책임 분리가 가능(Verifier, Approver 등)

3) 확장성

새로운 에이전트를 추가해 기능 확장 가능.

4) 기업 환경에서의 적합성

• 데이터 분석
• 승인 프로세스
• DevOps 자동화
• 보안 점검
  등을 Multi-Agent로 처리하기 용이.

5) OpenAI / Google / Anthropic의 연구 방향

최근 공개된 LLM 로드맵을 보면
단일 모델 → 다중 에이전트 시스템(Agentic Computing)
으로 방향성을 이동 중이다.

A2A는 이 방향성의 핵심 기술이다.

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📌 A2A Protocol은 표준인가?

아직 RFC 같은 공식 단일 표준은 없다.
하지만 공통 개념·공통 패턴으로 자리잡은 사실상 표준(defacto) 형태.

현재 형태:

• Anthropic: Agent-to-Agent 협업 연구
• OpenAI: Swarm, AutoGen에서 A2A 시스템 채택
• Microsoft: Multi-Agent 오케스트레이션 프레임워크
• Google: Gemini 기반 Multi-Agent framework 발표
• OSS: AutoGen, CrewAI, LangGraph 등

여러 기업과 오픈소스 생태계가 유사한 형태의 A2A 규약을 적용하고 있어
빠르게 표준화될 가능성이 크다.

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📌 요약

A2A Protocol은:

• 에이전트 간 통신을 위한 구조화된 메시지 규약
• 여러 AI 에이전트가 협력해서 복잡한 업무를 처리할 수 있게 하는 기반 기술
• LLM 시대의 다음 단계인 “Agentic Computing”의 핵심
• MCP와는 다른 계층이며, 함께 사용될 수 있음

LLM이 “똑똑한 비서”라면,
A2A는 여러 비서들이 협력하는 팀 조직을 만드는 기술이라고 보면 된다.