A2A(Agent-to-Agent) : AI 에이전트 간 협력 프로토콜

A2A(Agent-to-Agent)는 서로 다른 회사와 플랫폼에서 만든 AI 에이전트가 표준화된 방식으로 협력할 수 있게 하는 프로토콜입니다. 이 글에서는 A2A의 구성 요소와 특징, MCP와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

A2A(Agent-to-Agent)

2. 개요

AI 에이전트가 늘면서 사람이 중간에서 전달해 주지 않아도 시스템 사이에서 자동으로 협력할 수 있는 에이전트 간 통신의 필요성이 커졌습니다. 에이전트마다 만든 벤더와 플랫폼, 프레임워크가 달라 서로 소통할 공통 방식이 없었기 때문에, 에이전트가 서로를 찾고 작업을 맡기고 데이터를 주고받는 공개 명세로 A2A가 만들어졌습니다.

3. 개념

• 서로 다른 벤더·플랫폼·프레임워크에서 개발된 AI 에이전트들이 표준화된 방식으로 협력할 수 있게 하는 프로토콜임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
Agent Card	에이전트의 이름, 기능, 인증 방식, 접속 주소 등을 담은 공개 JSON 문서로, 정해진 주소(/.well-known/agent-card.json)에서 제공함
Task	에이전트가 맡은 작업 단위로, 제출됨·진행 중·완료 등의 상태로 바뀌며 진행됨
전송 방식	HTTPS 위에서 JSON-RPC 2.0을 쓰는 방식이 가장 흔하며, gRPC와 HTTP+JSON(REST)도 쓸 수 있음
스트리밍·알림	서버가 SSE(Server-Sent Events)로 작업 상태를 실시간으로 보내고, 웹훅(Webhook)으로 비동기 알림을 전달함

6. 주요 특징

특징	설명
협력 상호작용	에이전트가 데이터를 공유하며 협력함
분산 처리	각 에이전트가 자신의 전문성에 맞게 작업을 나누어 맡음
실시간 통신	SSE 스트리밍과 웹훅으로 작업 진행 상황과 결과를 전달함
확장성	새로운 전문 에이전트를 같은 방식으로 연결해 통합함

7. A2A와 MCP 비교

구분	A2A	MCP
정의	에이전트 사이의 협력 프로토콜임	에이전트가 도구와 데이터를 쓰기 위한 프로토콜임
만든 곳	Google	Anthropic
목적	에이전트 간 협업과 작업 조율	에이전트의 외부 도구·데이터 활용
연결 대상	에이전트와 에이전트	에이전트와 도구·데이터
주요 기능	작업 위임, 목표와 맥락 공유	도구·데이터 통합, 맥락 제공

8. 기술 동향·개선 사항·활용

• 복잡한 작업을 세부 태스크로 나누고 각 에이전트가 전문성에 따라 처리하는 구조가 고도화되고 있으며, A2A는 2025년 6월부터 Linux Foundation이 호스팅하는 벤더 중립 표준임 (기준일 2026-10-17)
• 산업 자동화에서는 센서 에이전트와 제어 에이전트가, 고객 서비스에서는 여러 챗봇 에이전트가 협력하는 방식으로 활용할 수 있으며, MCP와는 경쟁이 아니라 함께 쓰는 관계로 설명됨

용어 설명

• A2A(Agent-to-Agent) : 서로 다른 AI 에이전트가 표준 방식으로 협력하게 하는 프로토콜
• AI 에이전트(AI Agent) : 스스로 판단하며 작업을 수행하는 AI
• MCP(Model Context Protocol) : AI가 외부 도구와 데이터를 쓰기 위한 개방형 표준
• Agent Card : 에이전트의 이름과 기능, 인증 방식, 접속 주소를 담은 공개 JSON 문서
• JSON-RPC(JSON Remote Procedure Call) : JSON 형식으로 원격 기능을 호출하는 방식
• gRPC : 구글이 만든 원격 호출 프레임워크
• SSE(Server-Sent Events) : 서버가 클라이언트로 데이터를 실시간으로 계속 보내는 방식
• 웹훅(Webhook) : 특정 일이 생기면 미리 정한 주소로 알림을 보내는 방식
• 벤더 중립 표준 : 특정 기업에 종속되지 않고 여러 업체가 함께 쓰는 표준

참고 출처

• Tyk, "A2A protocol: Architecture and technical specification" (2026-10-17 확인)
• Analytics Vidhya, "What is the Difference Between A2A and MCP?" (2025.5.13., 2026-10-17 확인)