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최근 AI 업계에서는 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나, 여러 AI가 서로 역할을 나누고 협력하는 방식이 빠르게 주목받고 있습니다.
예를 들어 하나의 AI는 고객의 질문을 이해하고, 다른 AI는 데이터를 분석하며, 또 다른 AI는 보고서를 작성하는 식입니다.
사람으로 치면 한 명의 만능 직원이 아니라 여러 전문가가 팀을 이루어 일하는 것과 비슷합니다.
하지만 여기서 한 가지 문제가 생깁니다.
서로 다른 회사에서 만든 AI, 서로 다른 언어와 프레임워크로 개발된 AI는 어떻게 서로 대화하고 협업할 수 있을까요?
이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 A2A 프로토콜(Agent2Agent Protocol)입니다.
최근 MCP(Model Context Protocol)가 AI와 외부 도구를 연결하는 기술로 주목받았다면,
A2A는 AI와 AI를 연결하는 표준이라고 이해하면 쉽습니다.
A2A 프로토콜이란? AI끼리 대화하는 공통 언어
A2A는 Agent2Agent Protocol의 약자입니다.
이름 그대로 AI 에이전트와 AI 에이전트가 서로 소통하기 위한 공개 표준(Open Protocol) 입니다.
예전에는 하나의 AI가 모든 작업을 처리했습니다. 사용자가 질문하면 하나의 AI가 검색도 하고, 문서도 읽고, 답변도 만들었습니다. 하지만 AI가 점점 다양한 업무를 맡게 되면서 한 가지 문제가 생겼습니다.
모든 일을 하나의 AI가 처리하려고 하면 속도도 느려지고 전문성도 떨어질 수 있다는 점입니다.
예를 들어 여행 계획을 세운다고 생각해 보겠습니다.
항공권 검색을 잘하는 AI가 있고, 호텔을 추천하는 AI가 있으며, 일정을 최적화하는 AI가 따로 존재합니다.
이럴 때 하나의 AI가 모든 일을 하는 것보다 각 분야 전문가 AI에게 일을 나누어 맡긴다면 훨씬 좋은 결과를 만들 수 있습니다.
바로 이때 필요한 것이 A2A 프로토콜입니다.
A2A는 서로 다른 AI가 자신의 역할을 소개하고, 필요한 업무를 요청하고, 결과를 다시 전달하는 공통 규칙을 제공합니다.
사람들이 이메일이나 메신저를 통해 협업하는 것처럼, AI도 같은 방식으로 협업할 수 있도록 만들어 주는 기술이라고 이해하면 가장 쉽습니다.
A2A는 실제로 어떻게 동작할까?
예를 들어 여러분이 AI에게 다음과 같이 요청했다고 가정해 보겠습니다.
“다음 달 일본 여행 일정을 만들어줘.”
사용자는 AI 한 명과만 대화하고 있다고 생각하지만 실제 내부에서는 여러 AI가 동시에 움직일 수 있습니다.
먼저 메인 AI는 여행 목적을 이해합니다.
그다음 항공권 전문 AI에게 가장 저렴한 항공편을 찾아달라고 요청합니다.
숙소 전문 AI는 위치와 예산에 맞는 호텔을 추천합니다.
지도 전문 AI는 이동 동선을 계산하고, 일정 관리 AI는 여행 일정을 시간 순서대로 정리합니다.
모든 결과는 다시 메인 AI에게 전달되고, 마지막으로 하나의 완성된 여행 계획으로 사용자에게 보여집니다.
이 과정에서 각각의 AI는 서로 다른 회사에서 개발되었을 수도 있고, 사용하는 언어나 프레임워크도 모두 다를 수 있습니다.
하지만 A2A 프로토콜이라는 공통 규칙만 따르면 자연스럽게 협업할 수 있습니다.
즉, A2A는 AI가 혼자 일하는 시대에서 여러 AI가 하나의 팀처럼 일하는 시대로 넘어가기 위한 핵심 기술이라고 볼 수 있습니다.
MCP와 A2A는 무엇이 다를까? 그리고 왜 함께 사용될까?
A2A를 공부하다 보면 가장 많이 나오는 질문이 바로 “MCP와 뭐가 다른가요?” 입니다.
두 기술 모두 AI를 연결하는 기술이지만, 연결 대상이 다릅니다.
MCP(Model Context Protocol) 는 AI와 외부 도구를 연결합니다.
예를 들어 GitHub 저장소를 읽거나, Notion 문서를 검색하거나, Google Drive 파일을 불러오는 역할을 합니다.
즉 AI가 실제 데이터를 사용할 수 있도록 도와주는 기술입니다.
반면 A2A 프로토콜은 AI와 AI를 연결합니다.
하나의 AI가 다른 AI에게 일을 요청하고 결과를 전달받는 구조를 만드는 것입니다.
쉽게 비유하면 MCP는 AI에게 손과 눈을 만들어 주는 기술이고, A2A는 여러 AI가 서로 대화하며 팀워크를 할 수 있도록 만들어 주는 기술입니다.
앞으로는 이 두 기술이 함께 사용되는 경우가 점점 많아질 것으로 예상됩니다.
예를 들어 메인 AI가 MCP를 이용해 회사 데이터베이스를 읽고, A2A를 이용해 분석 전문 AI와 보고서 작성 AI에게 업무를 나누어 맡기는 방식입니다.
결국 AI는 더 이상 혼자 일하는 존재가 아니라, 여러 전문 AI가 협업하는 하나의 조직처럼 발전하게 될 것입니다.
앞으로 A2A가 중요한 이유
AI 기술은 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 대신 처리하는 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다.
그리고 업무가 복잡해질수록 하나의 AI가 모든 일을 담당하는 방식에는 한계가 생길 수밖에 없습니다.
바로 이 지점에서 A2A 프로토콜의 가치가 커집니다.
앞으로 기업에서는 고객 상담 AI, 데이터 분석 AI, 문서 작성 AI, 일정 관리 AI처럼 서로 다른 역할을 가진 AI들이 하나의 팀을 이루는 구조가 점점 많아질 것입니다.
즉, MCP가 AI에게 다양한 도구를 사용할 수 있는 능력을 제공했다면, A2A는 여러 AI가 하나의 프로젝트를 함께 수행할 수 있도록 만드는 연결 기술입니다.
AI를 단순히 “질문에 답하는 챗봇”으로 사용하는 시대는 점차 끝나가고 있습니다.
앞으로는 AI가 다른 AI와 협력하며 실제 업무를 수행하는 시대가 열릴 가능성이 매우 높습니다.
따라서 AI를 제대로 활용하고 싶다면 지금부터 A2A 프로토콜의 개념을 이해해 두는 것이 앞으로의 AI 자동화와 AI 에이전트 시대를 준비하는 가장 좋은 시작이 될 것입니다.