요즘 AI 관련 글을 보다 보면 A2A라는 단어가 조금씩 더 자주 보이기 시작합니다. 아직은 MCP만큼 널리 알려진 느낌은 아니지만, 에이전트 관련 흐름을 따라가다 보면 자꾸 같이 등장하는 걸 볼 수 있습니다.
처음에는 조금 낯설게 느껴질 수 있습니다. MCP도 겨우 익숙해질까 말까 한데, 또 다른 약어가 나온 것처럼 보이기 때문입니다.
그런데 이 흐름을 아주 단순하게 보면 생각보다 어렵지 않습니다. A2A는 쉽게 말해 AI 에이전트끼리 서로 연결되고 협력하는 방향에 더 가깝습니다.
A2A는 쉽게 말하면 무엇인가
A2A는 보통 Agent-to-Agent의 줄임말로 이해하면 됩니다. 즉 AI 에이전트와 또 다른 AI 에이전트가 서로 연결되는 흐름입니다.
- 한 에이전트가 정보를 찾고
- 다른 에이전트가 그걸 분석하고
- 또 다른 에이전트가 결과를 정리하는 식입니다
이렇게 되면 하나의 AI가 모든 걸 다 하려 하기보다, 각 역할을 나눠 가진 여러 에이전트가 협력하는 구조가 만들어질 수 있습니다.
MCP와는 뭐가 다른가
아주 단순하게 나누면:
- MCP는 AI가 도구나 외부 시스템과 연결되는 흐름에 더 가깝고
- A2A는 AI 에이전트끼리 서로 연결되는 흐름에 더 가깝습니다
물론 실제로는 이 둘이 완전히 따로 노는 개념이라기보다, 앞으로는 같이 언급되는 경우가 더 많아질 가능성이 큽니다.
왜 이 흐름이 중요해질까
이 개념이 중요한 이유는, AI를 점점 하나의 똑똑한 존재로만 보는 대신 협업 구조 안의 여러 역할로 보기 시작하기 때문입니다.
- 검색 담당
- 요약 담당
- 실행 담당
- 검토 담당
이렇게 역할이 나뉘기 시작하면 더 큰 흐름을 설계할 수 있게 됩니다.
아직 왜 초기 단계에 가까운가
- 어디까지를 A2A라고 부를지
- 어떤 방식으로 연결하는 게 좋은지
- 실제로 얼마나 안정적으로 굴릴 수 있는지
- 표준과 구현이 얼마나 널리 자리 잡을지
즉 지금의 A2A는 이미 중요한 흐름이긴 하지만, 완전히 익숙한 대중 기술이라기보다 막 자리를 잡아가는 초기 개념에 더 가깝습니다.
그래서 지금 왜 알아둘 만한가
앞으로 AI가 더 복잡한 작업을 맡게 될수록, 하나의 에이전트만으로 모든 걸 처리하기보다 여러 에이전트가 역할을 나눠 움직이는 구조가 점점 더 중요해질 가능성이 큽니다.
- A2A는 AI 에이전트끼리 역할을 나누고 연결되는 흐름입니다.
- MCP가 AI와 도구를 연결하는 문제라면, A2A는 AI와 AI를 연결하는 문제에 더 가깝습니다.
- 아직은 초기 단계지만, 앞으로 AI 협업 구조가 커질수록 중요성이 더 커질 가능성이 큽니다.
