MS의 A2A 프로토콜 도입과 멀티 에이전트 앱의 미래

마이크로소프트가 오픈 프로토콜인 Agent2Agent(A2A)를 자사의 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 도입하며 AI 에이전트 간 상호운용성을 크게 향상시키는 새로운 국면을 맞이하고 있습니다.

 

https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2025/05/07/empowering-multi-agent-apps-with-the-open-agent2agent-a2a-protocol/

Empowering multi-agent apps with the open Agent2Agent (A2A) protocol | The Microsoft Cloud Blog

 

이번 도입은 기업 내 AI 에이전트들이 벤더, 클라우드, 플랫폼의 경계를 넘어 유기적으로 협업할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 중요한 의미를 갖습니다. 마이크로소프트는 GitHub 기반 작업 그룹에 참여해 A2A 표준화 작업을 진행하고 있으며, 이 기술의 공개 프리뷰를 곧 선보일 예정입니다. 이러한 움직임은 단일 애플리케이션을 넘어선 협업형 AI 에이전트 네트워크 구축의 핵심 연결고리로 작용할 것으로 전망됩니다.

 

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#mcp #a2a | Asha Sharma | 댓글 113

 

A2A 프로토콜의 개요와 기술적 의의

A2A(Agent2Agent)는 2025년 4월 Google이 50여 개 이상의 기술 파트너들과 함께 공개한 오픈 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트들 간의 상호운용성을 향상시키기 위한 개방형 표준입니다. 이 프로토콜은 다양한 프레임워크나 벤더에서 개발된 에이전트들이 공통 언어로 통신하여 협력할 수 있도록 해주는 규약으로, 에이전트 간 정보 교환과 작업 조율을 구조화된 방식으로 가능하게 합니다.

핵심 구성 요소

A2A 프로토콜은 다음과 같은 핵심 개념을 바탕으로 설계되었습니다:

1. 에이전트 카드(Agent Card): 에이전트의 공개 메타데이터 파일로, 일반적으로 /.well-known/agent.json에 위치하며 에이전트의 능력, 스킬, 엔드포인트 URL, 인증 요구사항 등을 설명합니다. 클라이언트는 이를 통해 에이전트를 발견하고 활용할 수 있습니다.
2. A2A 서버와 클라이언트: A2A 서버는 A2A 프로토콜 메서드를 구현한 HTTP 엔드포인트를 제공하는 에이전트이고, A2A 클라이언트는 이러한 서비스를 소비하는 애플리케이션이나 다른 에이전트입니다.
3. 태스크(Task): 작업의 중심 단위로, 클라이언트가 메시지를 보내 태스크를 시작합니다. 각 태스크는 고유 ID를 가지며 다양한 상태(submitted, working, input-required, completed, failed, canceled)를 거치게 됩니다.
4. 메시지(Message)와, 부분(Part): 메시지는 클라이언트와 에이전트 간의 커뮤니케이션 턴을 나타내며, 부분은 메시지나 산출물 내의 기본 콘텐츠 단위로 텍스트, 파일, 구조화된 데이터 등의 형태를 가질 수 있습니다.
5. 산출물(Artifact): 에이전트가 태스크 수행 중 생성한 출력물로, 생성된 파일이나 최종 구조화 데이터 등이 포함됩니다.

기술적 특징과 이점

A2A 프로토콜은 다음과 같은 설계 원칙과 특징을 갖추고 있습니다:

1. 에이전트 역량 활용 극대화: 각 에이전트가 메모리나 도구를 공유하지 않아도 자연스러운 방식으로 협업할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 에이전트들은 단순한 도구가 아닌 자율적 주체로서 상호작용할 수 있습니다.
2. 기존 표준 활용: HTTP, SSE(Server-Sent Events), JSON-RPC 등 널리 사용되는 웹 표준 위에 구축되어, 별도의 복잡한 기술 없이 기존 IT 시스템 및 API와 쉽게 통합될 수 있습니다.
3. 보안과 인증 강화: 처음부터 엔터프라이즈급 보안을 고려하여 설계되었으며, OpenAPI의 인증 스키마와 동일한 수준의 인증 및 권한 부여 체계를 지원합니다.
4. 장기 실행 태스크 지원: 빠르게 완료되는 작업부터 수 시간이나 며칠에 걸쳐 수행되는 장기 작업까지 유연하게 처리할 수 있으며, 실시간 진행 상황 업데이트와 알림을 통해 상태를 파악할 수 있습니다.
5. 멀티모달 상호작용: 에이전트 간 협업이 텍스트에만 국한되지 않고 음성, 오디오/비디오 스트리밍 등 다양한 형식의 데이터도 주고받을 수 있도록 지원합니다.

마이크로소프트의 A2A 프로토콜 도입 전략

마이크로소프트는 자사의 AI 플랫폼인 Azure AI Foundry와 Copilot Studio를 통해 A2A 프로토콜을 지원하기로 결정했습니다. 이는 AI 에이전트들이 기업 간, 클라우드 간, 플랫폼 간 경계를 넘어 효과적으로 협업할 수 있는 기반을 마련한다는 점에서 중요한 의미를 갖습니다.

 

A2A(Agent2Agent) 프로토콜 지원은 Microsoft의 Azure AI Foundry 및 Copilot Studio와 같은 기존 AI 플랫폼 및 서비스를 크게 향상시킵니다. 이는 AI 에이전트가 다양한 환경에서 상호 운용 및 협업할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 에이전트가 더욱 정교한 역할을 맡게 됨에 따라 다양한 모델, 도구뿐만 아니라 서로에게도 접근할 필요가 있으며, A2A는 이러한 협업을 위한 공통 표준을 제공합니다.

A2A 지원을 통해 얻을 수 있는 주요 향상점은 다음과 같습니다.

• 경계를 넘나드는 협업: A2A는 에이전트가 클라우드, 플랫폼, 조직 경계, 공급업체 및 데이터 사일로를 넘어 협업할 수 있도록 지원합니다. 고객은 에이전트가 공급업체, 클라우드 및 데이터 사일로에 걸친 작업을 오케스트레이션하기를 원하기 때문에 상호 운용성이 더 이상 선택 사항이 아닙니다.
• 복잡한 다중 에이전트 워크플로우: Azure AI Foundry 고객은 거버넌스 및 SLA를 유지하면서 내부 Copilot, 파트너 도구 및 프로덕션 인프라에 걸쳐 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
• 외부 에이전트의 안전한 호출: Copilot Studio 에이전트는 다른 플랫폼으로 구축되거나 Microsoft 외부에서 호스팅되는 에이전트를 포함하여 외부 에이전트를 안전하게 호출할 수 있게 됩니다.
• 구조화된 에이전트 통신: A2A는 목표 교환, 상태 관리, 작업 호출 및 결과 반환과 같은 구조화된 에이전트 통신을 가능하게 합니다.
• 원활한 상호 운용성: Semantic Kernel 또는 LangChain과 같은 익숙한 도구를 사용하는 개발자가 맞춤형 오케스트레이션 코드 없이도 에이전트가 원활하게 상호 운용될 수 있도록 합니다.
• 구성 가능한 시스템: 기업은 조직 및 클라우드 경계에서 확장되는 구성 가능한 지능형 시스템을 구축할 수 있는 경로를 얻게 됩니다.
• 컨텍스트 교환: A2A는 클라우드 전반의 에이전트가 일반 HTTP를 통해 코드나 자격 증명 없이 컨텍스트를 교환할 수 있는 경량 JSON-RPC 프로토콜입니다.
• 관측 가능하고 적응 가능한 설계: A2A를 지원함으로써 Microsoft는 협업적이고, 관측 가능하며, 설계에 따라 적응할 수 있는 차세대 소프트웨어의 기반을 마련하고 있다고 설명합니다. 최고의 에이전트는 하나의 앱이나 클라우드에 머무르지 않고 모델, 도메인, 에코시스템에 걸쳐 작업 흐름 속에서 작동할 것입니다.
• 에코시스템 통합: Semantic Kernel 에이전트가 A2A 에코시스템에 효과적으로 통합될 수 있도록 지원하는 명확한 통합 경로를 제공합니다.
• 협업 메커니즘 지원: A2A 기반 협업은 Task Routing 및 위임, "에이전트 카드"를 통한 에이전트 검색, 대화 메모리 유지와 같은 메커니즘을 통해 이루어집니다.

Microsoft는 A2A와 같은 프로토콜을 인공지능이 경계를 넘어 작동하는 "에이전트 중심 미래(agentic future)"를 실현하는 데 중요한 단계로 보고 있습니다. Microsoft는 개방성을 수용하며, A2A 사양 및 도구에 기여하기 위해 GitHub의 A2A 워킹 그룹에 참여하고 있습니다. 이는 프로 개발자 및 시민 개발자 모두가 클라우드 및 프레임워크 전반에서 상호 운용되는 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하려는 목표와 일치합니다.

현재 마이크로소프트의 AI 에이전트 현황

마이크로소프트는 AI 에이전트 기술 분야에서 이미 상당한 진전을 이루고 있습니다:

1. Azure AI Foundry: 70,000개 이상의 기업과 디지털 네이티브 기업의 개발자들이 AI 앱과 에이전트를 설계, 맞춤화, 관리하는 데 사용하고 있습니다.
2. Agent Service: 지난 4개월 동안 10,000개 이상의 조직이 에이전트 시스템을 구축, 배포, 확장하기 위해 이 서비스를 도입했습니다.
3. Microsoft Copilot Studio: 포춘 500대 기업의 90% 이상을 포함한 230,000개 이상의 조직이 이미 사용 중인 대표적 AI 업무 도구입니다.

https://devblogs.microsoft.com/foundry/semantic-kernel-a2a-integration/

Integrating Semantic Kernel Python with Google's A2A Protocol | Azure AI Foundry Blog

A2A 도입으로 인한 이점 및 발전 방향

마이크로소프트가 A2A 프로토콜을 도입함으로써 얻게 되는 이점은 다음과 같습니다:

1. 벤더 독립적 상호운용성: A2A는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 클라우드 환경과 기술 프레임워크에서 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 서로 다른 벤더나 프레임워크로 개발된 에이전트들이 원활하게 협업할 수 있습니다.
2. 기존 개발 환경과의 호환성: 개발자들은 Semantic Kernel이나 LangChain 같은 기존 도구를 그대로 활용하면서도 A2A를 통해 다른 기업이나 조직의 에이전트들과 안전하게 통신할 수 있습니다.
3. 엄격한 보안 및 거버넌스: 모든 데이터 교환은 Microsoft Entra, 상호 TLS 인증, Azure AI Content Safety, 전체 감사 로그 시스템을 통해 보호됩니다. 이는 에이전트 생태계가 더욱 개방되고 분산됨에 따라 안전성, 규정 준수, 책임성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.
4. 실용적 개발 지원: 마이크로소프트는 Semantic Kernel을 활용한 .NET 및 파이썬 기반의 A2A 샘플 코드를 제공하여, 개발자들이 쉽게 에이전트 간 협업 기능을 구현할 수 있도록 돕고 있습니다.

A2A와 MCP: 상호보완적 프로토콜의 통합

A2A 프로토콜의 도입과 함께 주목해야 할 또 다른 측면은 Model Context Protocol(MCP)와의 상호보완적 관계입니다. MCP는 A2A와 함께 사용될 때 에이전트 시스템의 실용성과 확장성을 극대화하는 역할을 합니다.

MCP와 A2A의 역할 구분

1. MCP(Model Context Protocol): 구조화된 입력/출력 체계를 통해 에이전트가 다양한 외부 자원과 연결될 수 있도록 도와주는 프로토콜로, 도구와의 연결을 담당합니다.
2. A2A(Agent2Agent): 서로 다른 에이전트들이 상호 협력할 수 있도록 하는 프로토콜로, 에이전트들 간의 협업을 담당합니다.

통합적 접근의 이점

두 프로토콜을 함께 활용함으로써 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다:

1. 도구 연결과 에이전트 협업의 통합: MCP를 통해 에이전트가 외부 도구와 연결되고, A2A를 통해 서로 다른 에이전트들이 협업함으로써 보다 풍부하고 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
2. 역할 분담과 전문화: 검색, 요약, 의사결정, 실행 등 다양한 역할을 맡은 에이전트들이 각자의 전문 영역에서 효율적으로 작업하고, 이를 A2A를 통해 유기적으로 연결함으로써 더 스마트한 결과를 도출할 수 있습니다.
3. 유연하고 확장 가능한 구조: A2A는 각 에이전트가 서로의 메모리나 리소스, 도구를 공유하지 않아도 되는 느슨한 결합 구조를 제공하면서도 유기적인 협업을 가능하게 합니다. 이를 통해 시스템의 유연성과 확장성을 확보할 수 있습니다.

결론: 경계 없는 AI 에이전트 협업의 미래

마이크로소프트의 A2A 프로토콜 도입은 AI 에이전트 기술이 진화하는 과정에서 중요한 이정표가 될 것으로 보입니다. 이는 단순한 프로토콜 지원 이상의 의미를 갖습니다. AI 기술이 소프트웨어 구조와 의사결정 방식을 근본적으로 변화시키는 현 시점에서, A2A는 단일 애플리케이션을 넘어선 협업형 에이전트 네트워크 구축을 위한 핵심 연결 고리가 될 것입니다.

마이크로소프트는 Autogen, Semantic Kernel, Model Context Protocol(MCP) 등에 대한 기여와 함께 A2A를 차세대 에이전트 컴퓨팅의 기반 기술로 발전시키겠다는 계획을 밝히고 있습니다. 이는 개방성과 상호운용성을 중심에 둔 전략으로, AI 에이전트들이 조직, 벤더, 클라우드의 경계를 넘어 자유롭게 협업할 수 있는 미래를 지향합니다.

앞으로 AI 에이전트는 단일 애플리케이션이나 클라우드에 국한되지 않고, 업무 흐름 속에서 모델, 도메인, 생태계를 아우르며 운영될 것입니다. 마이크로소프트의 A2A 지원은 이러한 미래를 향한 중요한 발걸음으로, AI 에이전트 기술의 확산과 진화를 위한 개방성과 상호운용성 중심의 전략이 본격적으로 전개되고 있음을 보여줍니다.