A2A(Agent2Agent) 프로토콜 해설 — AI 에이전트 간 통신 표준, MCP와 뭔가 다른가

Agent2Agent(A2A)는 서로 다른 프레임워크로 만들어진 AI 에이전트들이 안전하게 통신하고 협업할 수 있게 하는 오픈 프로토콜이다. 2025년 4월 Google이 처음 발표했고, 2025년 6월 Linux Foundation으로 이관되며 벤더 중립적인 거버넌스를 확보했다.

핵심 아이디어는 간단하다: API가 소프트웨어 서비스를 연결한 것처럼, A2A는 AI 에이전트를 연결한다. 각 에이전트는 내부 상태, 메모리, 도구를 노출하지 않으면서도 다른 에이전트와 작업을 주고받을 수 있다.

현재 100개 이상의 기술 기업이 참여하고 있다. Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow, PayPal 같은 대형 엔터프라이즈 벤더부터 LangChain, Pydantic 같은 개발자 도구까지 폭넓게 참여하고 있다.

A2A 프로토콜은 4가지 핵심 개념으로 작동한다:

1. AgentCard (에이전트 카드)

각 에이전트는 /.well-known/agent-card.json 경로에 자신의 정체와 능력을 설명하는 JSON 문서를 공개한다. 이름, 설명, 지원하는 스킬, 입출력 형식, 인증 요구사항이 포함된다. 다른 에이전트는 이 카드를 읽어 협업 가능 여부를 판단한다.

2. Task (작업)

A2A의 기본 작업 단위다. 클라이언트 에이전트가 서버 에이전트에게 Task를 생성하면, 서버가 작업을 수행하고 결과를 반환한다. Task는 submitted → working → completed 상태로 전이하며, 장시간 작업도 지원한다.

3. Message & Part

Task 내에서 에이전트 간 교환되는 메시지 단위다. 텍스트, 파일, 폼, 스트리밍 데이터 등 다양한 형식을 Part로 담을 수 있다.

4. Artifact (아티팩트)

작업 결과물이다. 생성된 문서, 코드, 분석 보고서 같은 최종 산출물이 Artifact로 전달된다.

MCP(Model Context Protocol)와 A2A를 혐동하는 개발자가 많다. 둘 다 “에이전트를 연결한다”는 점에서 비슷해 보이지만, 해결하는 문제가 다르다:

Google은 공식적으로 “MCP와 A2A는 보완 관계”라고 명시했다. MCP는 도구 접근에, A2A는 에이전트 간 협업에 쓰라는 것이다. 실제로 대부분의 엔터프라이즈 AI 시스템은 두 프로토콜을 모두 필요로 하게 될 것이다.

A2A로 두 에이전트가 협업하는 과정을 단계별로 보면:

Step 1: 발견(Discovery)

클라이언트 에이전트가 대상 에이전트의 /.well-known/agent-card.json을 요청한다. 이 AgentCard에는 에이전트 이름, 지원 스킬, 입출력 형식, 인증 요구사항이 명시되어 있다.

Step 2: 작업 생성(Task Creation)

클라이언트가 JSON-RPC로 tasks/send 요청을 보낸다. 요청에는 수행할 작업 내용과 입력 데이터(Message/Part)가 포함된다.

Step 3: 작업 실행 & 상태 추적

서버 에이전트가 작업을 수행한다. 상태는 submitted → working → completed 또는 failed로 전이한다. 장시간 작업의 경우 SSE(Server-Sent Events)로 실시간 진행 상황을 스트리밍할 수 있다.

Step 4: 결과 반환(Artifact)

작업이 완료되면 Artifact로 결과물이 전달된다. 텍스트, 파일, 구조화된 데이터 등 다양한 형식이 가능하다.

A2A를 직접 구현해보고 싶다면 다양한 경로가 있다:

Python — Pydantic FastA2A

Pydantic이 만든 FastA2A 라이브러리를 쓰면 가장 빠르게 시작할 수 있다. A2A 서버를 Python으로 구축하고, AgentCard를 자동 생성해준다.

Java — Spring AI A2A

Spring AI 2026.01부터 A2A 통합을 제공한다. Spring Boot autoconfiguration으로 ChatClient와 도구를 A2A 서버로 노출할 수 있다.

Google ADK (Agent Development Kit)

Google의 공식 에이전트 개발 프레임워크인 ADK는 A2A를 네이티브로 지원한다. Gemini 모델 기반 에이전트를 만들고 A2A로 공개하는 전체 파이프라인을 제공한다.

AWS — Open Protocols for Agent Interoperability

AWS는 A2A를 MCP와 함께 에이전트 상호운용성 시리즈에서 다루고 있으며, Bedrock Agent와의 통합 예제를 공개했다.

엔터프라이즈에서 AI 에이전트를 도입할 때 가장 큰 문제는 벤더 락인이다. Salesforce 에이전트와 ServiceNow 에이전트가 협업해야 하는데, 각각 다른 프레임워크로 만들어져 있으면 커스텀 통합이 필요했다. A2A는 이 문제를 표준 프로토콜로 해결한다.

실제 적용 시나리오:

• 구매 플로우: 구매 컨시어지 에이전트가 사용자 요구를 받으면, 원격 에이전트에게 연락하고, 결제 에이전트에게 처리를 넘기는 멀티 에이전트 협업
• IT 운영: 모니터링 에이전트가 이상 감지 → 진단 에이전트에 분석 요청 → 복구 에이전트가 자동 조치
• HR 온보딩: 오퍼 에이전트 → IT 계정 생성 에이전트 → 교육 에이전트로 이어지는 자동화 체인

2025년 글로벌 AI 서베이 결과, 엔터프라이즈의 29%가 이미 에이전트 AI를 프로덕션에서 운영 중이고, 44%가 1년 이내 도입 계획을 밝혔다. 이 에이전트들이 서로 협업하려면 A2A 같은 표준이 필수적이다.

1. A2A + MCP 병행 아키텍처가 디폴트가 된다

에이전트가 도구에 접근할 때는 MCP, 다른 에이전트와 협업할 때는 A2A를 쓰는 병행 구조가 엔터프라이즈 AI 시스템의 기본 아키텍처가 될 것이다. 이미 AWS, Google Cloud, Spring 생태계에서 이 패턴을 채택하고 있다.

2. AgentGateway가 보안/거버넌스를 담당한다

Linux Foundation은 A2A와 함께 AgentGateway 프로젝트도 출범시켰다. A2A/MCP 트래픽을 중앙에서 관리하며, 보안 정책, 인증, 로깅, 관찰성을 통합 제공한다. 엔터프라이즈에서 에이전트를 대규모로 운영하려면 이런 거버넌스 레이어가 필수다.

3. 내 에이전트를 A2A로 공개하는 것이 새로운 인터페이스가 된다

REST API를 공개하듯, AI 에이전트를 A2A AgentCard로 공개하는 것이 새로운 인터페이스 패러다임이 될 수 있다. SaaS 제품이 A2A 엔드포인트를 제공하면, 고객의 다른 에이전트가 자동으로 통합할 수 있게 된다.