Google : AI Agent 간 통신 규약 (A2A) 발표

구글 클라우드는 다양한 기술 파트너와 서비스 제공업체의 지원을 받아 Agent2Agent (A2A) 프로토콜이라는 새로운 공개 표준을 발표했습니다. 이 프로토콜은 서로 다른 공급업체나 프레임워크에서 구축된 AI 에이전트들이 안전하게 정보를 교환하고 협업하여 기업 전반의 업무 프로세스를 자동화하고 생산성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 

 

A2A는 HTTP, JSON-RPC와 같은 기존 표준을 기반으로 설계되었으며, 다양한 데이터 시스템과 애플리케이션 전반에서 에이전트의 상호 운용성을 지원하여 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 간소화할 것으로 기대됩니다. 오픈 소스로 제공되는 A2A 프로토콜은 커뮤니티의 참여와 피드백을 장려하며, 향후 AI 에이전트 생태계 발전에 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다.

 

https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)- Google Developers Blog

 

제공된 정보에 따르면, 에이전트 간 통신을 가능하게 하는 A2A(Agent2Agent) 프로토콜의 주요 목표와 기대되는 광범위한 영향은 다음과 같습니다.

주요 목표:

• A2A 프로토콜의 핵심 목표는 다양한 AI 에이전트 간의 상호 운용성을 확보하는 것입니다. 이는 서로 다른 공급업체나 프레임워크로 구축된 에이전트들이라도 안전하게 정보를 교환하고 협력하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.
• 이를 통해 데이터 시스템과 애플리케이션 사일로를 넘어 역동적인 다중 에이전트 생태계에서 에이전트들이 협업할 수 있도록 하는 것이 중요 목표 중 하나입니다.
• A2A는 에이전트들이 고유한 비정형 방식으로 협업할 수 있도록 지원하며, 특정 도구에 국한되지 않는 진정한 다중 에이전트 시나리오를 가능하게 하는 데 중점을 둡니다.
• 또한, 대규모 다중 에이전트 시스템을 구축하고 배포하는 데 따르는 과제를 해결하기 위해 설계되었으며, 개발자들이 프로토콜을 사용하여 구축된 다른 모든 에이전트와 연결할 수 있는 에이전트를 만들 수 있도록 지원합니다.
• 궁극적으로 사용자에게 다양한 공급업체의 에이전트를 결합할 수 있는 유연성을 제공하고, 기업에게는 다양한 플랫폼 및 클라우드 환경에서 에이전트를 관리할 수 있는 표준화된 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다.

기대되는 광범위한 영향:

• A2A 프로토콜은 기업 내의 다양한 프로세스를 확장, 자동화 및 개선하여 사람들의 생산성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 새로운 노트북 주문, 고객 서비스 지원, 공급망 계획 지원 등이 가능해집니다.
• 서로 다른 기술을 기반으로 하는 AI 에이전트들이 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화하고 전례 없는 수준의 효율성과 혁신을 주도할 수 있게 될 것으로 예상됩니다.
• A2A는 오픈 프로토콜로서, 다양한 기술 파트너와 서비스 제공업체의 지원과 기여를 받고 있어, 에이전트 상호 운용성의 새로운 시대를 열고 혁신을 촉진하며 더 강력하고 다재다능한 에이전트 시스템을 구축할 잠재력을 가지고 있습니다.
• 이를 통해 기업은 시스템, 팀 및 애플리케이션 전반에서 사일로를 허물고 AI 에이전트들이 안전하게 협력하여 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다.
• 또한, 복잡한 데이터 파이프라인을 단순화하고, 생산성을 향상시키며 의사 결정 속도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.
• A2A는 AI 에이전트가 인간의 능력을 진정으로 보강하고 복잡한 워크플로우를 자동화하며 혁신을 주도하는 미래를 실현하는 데 중요한 발걸음이 될 것으로 보입니다.
• 더 나아가, A2A는 더욱 풍부한 형태의 위임 및 대규모 협업을 가능하게 하고, 신뢰할 수 있고 안전한 에이전트 전문화 및 조정을 통해 새로운 컴퓨팅 오케스트레이션 시대를 열어 기업이 제품 및 서비스를 더 빠르고 안정적으로 제공할 수 있도록 지원할 것으로 예상됩니다.
• 상거래 분야에서는 개발자와 판매자가 차세대 상거래 경험을 창출하는 새로운 방식을 제시하고, 궁극적으로 에이전트들이 사람 간의 비즈니스처럼 서비스를 유료로 제공하고 교환하는 것도 가능해질 수 있습니다.
• A2A는 다양한 플랫폼의 도메인별 에이전트들을 통합하여 복잡한 과제를 해결하고 더 스마트하고 효과적인 에이전트 솔루션을 위한 원활한 통신과 집단 지능을 가능하게 하는 연결 다리 역할을 할 것으로 기대됩니다.

요약하자면, A2A 프로토콜은 AI 에이전트 간의 개방적이고 표준화된 통신을 가능하게 하여, 다양한 시스템과 플랫폼에서 에이전트들이 협력하고 상호 작용함으로써 생산성 향상, 비용 절감, 혁신 가속화 등 광범위한 긍정적인 영향을 가져올 것으로 기대됩니다.

 

또한, A2A 프로토콜 설계의 주요 원칙 다섯 가지는 다음과 같습니다.

• 에이전트의 고유한 기능 수용 (Embrace agentic capabilities): A2A는 에이전트들이 메모리, 도구 및 컨텍스트를 공유하지 않더라도 고유하고 비정형적인 방식으로 협업할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 특정 도구에 국한하지 않고 진정한 다중 에이전트 시나리오를 가능하게 합니다.
• 기존 표준 기반 구축 (Build on existing standards): 이 프로토콜은 HTTP, SSE, JSON-RPC와 같은 기존의 널리 사용되는 표준을 기반으로 구축되어 기업들이 현재 사용하고 있는 IT 스택과 더 쉽게 통합될 수 있습니다.
• 기본적으로 안전 (Secure by default): A2A는 엔터프라이즈급 인증 및 권한 부여를 지원하도록 설계되었으며, 출시 시점에 OpenAPI의 인증 체계와 동등한 수준을 제공합니다.
• 장기 실행 작업 지원 (Support for long-running tasks): A2A는 빠른 작업부터 인간이 개입하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 심층적인 연구까지 모든 것을 완료하는 데 탁월한 시나리오를 지원할 수 있도록 유연하게 설계되었습니다. 이 과정 전반에 걸쳐 A2A는 사용자에게 실시간 피드백, 알림 및 상태 업데이트를 제공할 수 있습니다.
• 모달리티 불가지론 (Modality agnostic): 에이전트의 세계는 텍스트에만 국한되지 않으므로 A2A는 오디오 및 비디오 스트리밍을 포함한 다양한 모달리티를 지원하도록 설계되었습니다.

A2A 프로토콜은 클라이언트 에이전트와 원격 에이전트 간의 통신을 통해 이루어집니다.

• 클라이언트 에이전트는 작업을 구성하고 전달하는 역할을 합니다.
• 원격 에이전트는 해당 작업을 수행하여 올바른 정보나 필요한 행동을 제공하려고 시도합니다.

이러한 상호 작용은 다음과 같은 주요 기능을 포함합니다:

• 능력 발견 (Capability discovery): 에이전트들은 **JSON 형식의 "에이전트 카드 (Agent Card)"**를 사용하여 자신들의 능력을 광고합니다. 이를 통해 클라이언트 에이전트는 작업을 수행할 수 있는 최적의 에이전트를 식별하고 A2A를 사용하여 해당 원격 에이전트와 통신할 수 있습니다.
• 작업 관리 (Task management): 클라이언트와 원격 에이전트 간의 통신은 작업 완료를 지향합니다. 이 "작업 (task)" 객체는 프로토콜에 의해 정의되며 수명 주기를 가집니다. 작업은 즉시 완료될 수도 있고, 장기 실행 작업의 경우 각 에이전트는 작업 완료에 대한 최신 상태를 서로에게 전달하며 동기화 상태를 유지할 수 있습니다. 작업의 결과물은 "아티팩트 (artifact)"라고 불립니다.
• 협업 (Collaboration): 에이전트들은 메시지를 서로에게 보내 컨텍스트, 응답, 아티팩트 또는 사용자 지침 등을 전달할 수 있습니다.
• 사용자 경험 협상 (User experience negotiation): 각 메시지에는 "부분 (parts)"이라는 완전히 구성된 콘텐츠 조각(예: 생성된 이미지)이 포함됩니다. 각 부분에는 특정 콘텐츠 유형이 지정되어 있어 클라이언트와 원격 에이전트는 필요한 올바른 형식을 협상하고 iframe, 비디오, 웹 양식 등 사용자의 UI 기능에 대한 협상을 명시적으로 포함할 수 있습니다.

Google 에서 사례로 들고 있는 케이스는 소프트웨어 엔지니어 채용 과정 입니다.

• 채용 공고 및 조건 설정: HR 담당자는 "Agentspace"와 같은 통합 인터페이스에서 채용하고자 하는 소프트웨어 엔지니어의 직무, 필요 역량, 근무 지역 등의 상세 조건을 설정합니다. 이는 마치 현재 사용하시는 채용 관리 시스템에 채용 공고를 등록하는 것과 유사합니다.
• 후보자 발굴 (A2A 활용): HR 담당자의 에이전트는 A2A 프로토콜을 통해 다양한 전문 에이전트들과 자동으로 협력합니다.
  • 예를 들어, 특정 기술 스택(예: Java, Python)에 특화된 인재를 탐색하는 에이전트, 특정 지역의 인재 풀을 관리하는 에이전트 등과 통신하여 채용 조건에 부합하는 잠재적 후보자 정보를 수집합니다. 이는 마치 여러 채용 플랫폼이나 인재 데이터베이스를 HR 담당자가 직접 검색하는 대신, AI 에이전트들이 알아서 필요한 정보를 모아오는 것과 같습니다.
  • 각 에이전트는 자신의 **"에이전트 카드"**를 통해 어떤 능력을 가지고 있는지 광고하며, HR 담당자의 에이전트는 이 정보를 바탕으로 가장 적합한 에이전트에게 후보자 탐색 작업을 요청할 수 있습니다.
• 후보자 추천 및 검토: 수집된 후보자 정보는 HR 담당자에게 제시되고, 담당자는 이를 검토하여 면접 대상자를 선정합니다. 이는 기존 방식과 유사하지만, AI 에이전트가 1차적으로 적합한 후보자들을 걸러주기 때문에 HR 담당자는 더욱 중요한 의사결정에 집중할 수 있습니다.
• 면접 일정 조율 (A2A 활용): 면접 대상자가 결정되면, HR 담당자의 에이전트는 A2A 프로토콜을 통해 면접 일정 관리 에이전트와 협력하여 면접 가능 시간을 확인하고 일정을 자동으로 조율할 수 있습니다. 이는 현재 HR 담당자나 비서가 수동으로 진행하는 복잡한 일정 조율 작업을 자동화하여 효율성을 높여줍니다.
• 평판 조회 (A2A 활용): 면접이 완료된 후에는 평판 조회 전문 에이전트를 A2A를 통해 활용하여 후보자의 이전 근무 경력 및 동료 평가에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 HR 담당자는 더욱 객관적인 정보를 바탕으로 최종 채용 결정을 내릴 수 있습니다.

이처럼 A2A 프로토콜은 HR 담당자가 직접 여러 시스템을 조작하고 반복적인 작업을 수행하는 대신, AI 에이전트 간의 자동화된 협업을 통해 채용 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 다양한 벤더나 프레임워크로 구축된 에이전트들이 A2A라는 표준화된 통신 방식을 통해 서로 정보를 교환하고 협력하여 작업을 수행할 수 있기 때문에, HR 부서는 더욱 빠르고 정확하게 필요한 인재를 확보할 수 있게 될 것입니다.