Google A2A 프로토콜과 Anthropic MCP와의 비교 분석

최근 Google이 오픈소스로 공개한 새로운 에이전트 간 통신 프로토콜인 A2A (Agent to Agent)에 대한 첫 인상과, 기존에 주목받아온 Anthropic의 MCP(Multi-Context Protocol)와의 차별점 및 유사점에 대해 깊이 있게 살펴본 내용입니다.

1. A2A 프로토콜 개요 및 의의

A2A 프로토콜은 인공지능 에이전트들이 서로 독립적이면서도 효율적으로 소통하고 협업할 수 있도록 설계된 통신 규약입니다.

Google은 이를 통해 다양한 AI 에이전트들이 플랫폼과 애플리케이션의 경계를 넘어 안전하게 정보를 주고받으며 복잡한 작업을 분담할 수 있도록 지원합니다.

오픈소스 공개를 통해 누구나 쉽게 접근하고 개선에 참여할 수 있도록 하여, 에이전트 생태계의 확장과 표준화에 기여하고자 합니다.

2. A2A 프로토콜의 기술적 구조 및 특징

클라이언트-서버 아키텍처: 에이전트는 서버 측에 위치하며, 클라이언트가 여러 에이전트에 접속해 작업을 요청하고 응답을 받는 구조입니다. 클라이언트와 서버는 독립적으로 운영될 수 있어 유연한 분산 환경을 지원합니다.

Agent Card: 각 에이전트는 JSON 형태의 ‘Agent Card’를 통해 자신의 기능, API, 인터페이스 등을 명확히 알립니다. 예를 들어, 비용 환급을 담당하는 ‘Reimbursement Agent’는 자신의 역할과 사용법이 Agent Card에 정의되어 있습니다.

통신 프로토콜: HTTP, JSON-RPC, Server-Sent Events(SSE) 등 웹 표준 기술을 활용하여 에이전트 간 메시지 교환과 이벤트 알림을 수행합니다. 이를 통해 개발자들은 익숙한 기술 스택으로 쉽게 에이전트를 개발하고 통합할 수 있습니다.

3. A2A와 Anthropic MCP의 비교

개념적 차이:

A2A는 다수의 독립적 에이전트들이 협업하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 각 에이전트는 자체 기능과 역할을 갖고 있으며, 서로 메시지를 주고받으며 협력합니다.

MCP는 주로 대형 언어 모델(LLM)을 중심으로 컨텍스트 관리를 하고, 외부 도구들과의 연동에 중점을 둡니다. 즉, MCP는 LLM이 여러 컨텍스트를 기반으로 작업을 수행하는 방식에 최적화되어 있습니다.

기술적 차이:

A2A는 클라이언트-서버 구조를 채택하며, 에이전트가 독립적으로 배포되고 관리됩니다.

MCP는 LLM 내부에서 동작하는 프로토콜로, 모델과 도구 간의 상호작용을 다룹니다.

통신 방법:

A2A는 HTTP/JSON-RPC/SSE 같은 웹 표준 기술을 활용합니다.

MCP는 JSON-RPC 2.0 프로토콜을 사용하며, LLM과 도구 간 메시지를 처리합니다.

상호 보완 가능성:

Google은 A2A가 MCP를 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 한다고 명확히 밝혔습니다. 두 프로토콜은 각각의 강점을 살려 AI 에이전트 생태계에서 협력할 수 있습니다.

4. 사용자 및 개발자 경험

Google은 A2A 프로토콜 기반의 에이전트 개발을 쉽게 할 수 있도록 Agent Development Kit (ADK) 도 함께 공개했습니다.

현재 ADK를 통해 ‘CrewAI’, ‘LangGraph’ 등 몇 가지 샘플 에이전트가 제공되고 있으며, 사용자는 브라우저 환경에서 직접 에이전트와 대화하거나 작업을 요청할 수 있습니다.

클라이언트는 등록된 에이전트 목록, 채팅 기록, 이벤트 및 작업 내역을 실시간으로 확인할 수 있어 관리가 용이합니다.

이러한 환경은 에이전트 개발자와 사용자 모두에게 직관적이고 편리한 인터페이스를 제공하며, 실험 및 확장에 적합합니다.

5. 전망 및 의미

표준화와 생태계 확장: A2A의 오픈소스 공개는 AI 에이전트 간 통신 표준화에 중요한 이정표가 될 수 있습니다. 다양한 기업과 개발자가 참여해 프로토콜을 발전시키고, 에이전트가 상호운용 가능한 환경을 만드는 데 기여할 것입니다.

분산 AI 협업의 기반: 에이전트가 독립적으로 존재하면서도 유기적으로 협력하는 구조는 향후 복잡한 AI 시스템 설계에 핵심 역할을 할 전망입니다.

보안과 신뢰성: 에이전트 간 통신에서 보안과 신뢰성 확보는 필수적인 요소인데, A2A는 이를 고려한 프로토콜 설계로 신뢰받는 AI 협업 환경 구축에 힘쓰고 있습니다.

개발자 친화성: 웹 표준기술 기반 설계와 ADK 공개로 인해 누구나 쉽게 에이전트를 개발하고 테스트할 수 있어, AI 개발 커뮤니티 활성화에도 긍정적입니다.