A2A(Agent to Agent)란?

 

📌 A2A(Agent to Agent)란?

최근 들어 AI Agent가 일정 등록, 파일 생성, 이메일 발송 등의 다양한 기능을 스스로 수행하는 시대가 도래하면서, 하나의 Agent가 모든 작업을 처리하는 데는 한계가 있다는 인식이 퍼지고 있다. 어떤 Agent는 일정 관리에 특화되어 있고, 어떤 Agent는 검색이나 문서 요약에 강점을 지닌다. 이런 상황에서 등장한 개념이 바로 A2A(Agent to Agent), 즉 에이전트 간 직접 통신이다.

 

A2A는 말 그대로 AI Agent들끼리 서로 요청을 주고받으며 협력하는 구조다. 예를 들어, 사용자가 "회의록을 요약하고, 팀에게 메일로 공유해줘"라고 명령하면, 하나의 Agent가 이 모든 작업을 혼자 해결하는 것이 아니라,

 

회의록 요약 -> 요약 전문 Agent에게 위임
이메일 전송 -> 메일 발송 전문 Agent에게 전달

 

이런 식으로 작업을 나누어 처리한다. 즉, A Agent가 요청을 수신하면, 필요한 부분을 판단해 B Agent에게 전달하고, B Agent는 그 작업을 처리해 다시 A Agent로 결과를 반환한다. 이처럼 A2A는 분업 기반의 AI 협업 체계를 가능하게 해준다.

 

📌 기존 문제 상황: 왜 A2A가 필요했을까?

이전까지는 사용자가 원하는 작업을 하나의 Agent가 모두 처리해야 했다. 그러나

• 복잡한 작업일수록 기능을 쪼개야 관리가 쉬워지고,
• 각 기능에 특화된 Agent가 따로 존재함에도 불구하고,
• 이 Agent들끼리는 상호 작용할 수 없는 구조였기 때문에

실제 서비스에서 Agent의 활용도가 제한적이었다. 또한 작업 흐름이 단순하지 않은 경우(예: 조건 분기, 병렬 처리, 중간 결과 공유 등)는 한 Agent에게 모든 로직을 맡기는 것이 구조적으로나 성능상으로도 비효율적이었다.

 

📌 A2A와 MCP의 관계와 차이점은?

MCP는 AI가 외부 시스템(API 등)과 통신하기 위한 인터페이스를 통일시켜주는 프로토콜이고, A2A는 AI끼리 내부적으로 협업하는 방식에 대한 개념이다.

항목	MCP	A2A
대상	AI ↔ 외부 시스템	AI ↔ AI
목적	외부 API 통신 표준화	Agent 간 협업 및 분업
역할	다양한 API를 일관된 방식으로 호출	복잡한 문제를 Agent 간 분업 구조로 해결
예시	Slack에 메시지 전송, Gmail 연동	검색 Agent가 정리 Agent에게 결과 전달

 

두 개념은 서로 대체되는 것이 아니라 서로 보완적이다. 실제로는 다음과 같은 흐름으로 함께 작동한다:

사용자가 요청
 -> 주 Agent가 요청 분석
 -> 다른 Agent에게 일부 요청 위임 (A2A: Agent to Agent)
 -> Sub-Agent가 외부 시스템 호출을 위해 MCP 사용(MCP: Model Context Protocol)
 -> 응답을 받아 주 Agent에 전달

즉, A2A는 Agent 간 구조적 연결, MCP는 외부 도구와의 통신 창구다.

 

⬇️ MCP(Model Context Protocol)에 대한 개념은 아래 글을 참고

MCP(Model Context Protocol)란?

 

📌 A2A가 가져올 변화

A2A가 본격적으로 도입되면, 앞으로는 하나의 AI Agent가 모든 것을 처리하지 않아도 된다.

• 전문화된 Agent 간 협업 구조가 가능해지며,
• 복잡한 요청도 자연스럽게 분업되어 처리되며,
• 사용자 입장에서는 하나의 AI에게 말했을 뿐인데, 여러 Agent가 함께 일해주는 것 같은 매끄러운 경험을 제공받게 된다.

이러한 변화는 기존의 챗봇, 단일 기능 기반의 AI를 넘어서, 진정한 의미의 "멀티 Agent 기반 생태계"로 확장되는 신호탄이다.