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A2A Protocol

2025년 완전 가이드: Agent2Agent (A2A) Protocol - AI 에이전트 협업의 새로운 표준

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2025 Complete Guide: Agent2Agent (A2A) Protocol - The New Standard for AI Agent Collaboration

🎯 핵심 요점 (TL;DR)

  • A2A Protocol: AI 에이전트 간 통신을 위해 특별히 설계된 최초의 오픈 표준으로, 서로 다른 조직에서 개발된 AI 에이전트들의 협업 문제를 해결
  • 핵심 가치: 표준화된 통신 프로토콜을 통해 전문화된 AI 에이전트들이 복잡한 작업에서 원활하게 협업할 수 있도록 함
  • 기술 기반: JSON-RPC 2.0과 HTTP(S)를 기반으로 하며, 스트리밍, 푸시 알림 등 엔터프라이즈급 기능을 지원
  • MCP와의 보완 관계: A2A는 에이전트 간 협업에 집중, MCP는 도구 통합에 집중하여 완전한 에이전트 생태계를 구축

목차

  1. A2A Protocol이란?
  2. A2A Protocol 핵심 개념
  3. A2A vs MCP Protocol 비교
  4. 에이전트 발견 메커니즘
  5. 실제 응용 시나리오
  6. 기술 구현 가이드
  7. 자주 묻는 질문
  8. 요약 및 행동 권장사항
  9. 퀵스타트 예제
  10. Python 구현 예제
  11. JavaScript/TypeScript 예제
  12. Java 구현 예제
  13. 프레임워크 통합 예제
  14. 프로토콜 통합 예제
  15. 개발 도구 및 SDK
  16. 기술 사양 및 모범 사례
  17. 생태계 및 리소스
  18. 프로토콜 비교 및 분석

A2A Protocol이란?

Agent2Agent (A2A) Protocol은 AI 에이전트 생태계의 핵심 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 오픈 표준입니다: 서로 다른 팀, 다른 기술, 다른 조직에 속한 AI 에이전트들 간에 효과적인 통신과 협업을 어떻게 가능하게 할 것인가?

해결되는 핵심 문제

국제 여행 계획을 주요 AI 어시스턴트에게 요청하는 사용자를 상상해보세요. 이 단일 요청은 여러 전문 에이전트의 능력을 조정해야 할 수 있습니다:

  1. Flight Booking Agent - 항공편 검색 및 예약 처리
  2. Hotel Booking Agent - 숙박 시설 예약 관리
  3. Local Tourism Agent - 관광지 추천 및 예약 제공
  4. Financial Services Agent - 환율 변환 및 여행 조언 처리

💡 핵심 통찰

범용 통신 프로토콜이 없다면, 이러한 다양한 에이전트들을 통합하려면 대량의 맞춤형 점대점 솔루션이 필요하며, 이는 시스템의 확장, 유지보수, 확장을 어렵게 만듭니다.

A2A 솔루션의 5가지 기둥

기능 설명 기술 구현
통합 전송 형식 HTTP(S) 상의 JSON-RPC 2.0 표준화된 메시지 구조 및 전송
에이전트 발견 Agent Cards 메커니즘 에이전트 능력 광고 및 발견
작업 관리 워크플로우 장시간 실행 작업 지원 멀티턴 상호작용 및 상태 관리
멀티모달 데이터 지원 텍스트, 파일, 구조화된 데이터 풍부한 미디어 콘텐츠 교환
엔터프라이즈급 보안 비동기 처리, 인증 및 권한 부여 프로덕션 환경 대응

A2A Protocol 핵심 개념

핵심 참여자

graph LR
    A[User] --> B[A2A Client<br/>Client Agent]
    B --> C[A2A Server<br/>Remote Agent]
    C --> D[Task Execution Results]
    D --> B
    B --> A
  • User: 요청을 시작하는 최종 사용자 또는 자동화 서비스
  • A2A Client: 사용자를 대신하여 원격 에이전트에 요청을 하는 애플리케이션 또는 에이전트
  • A2A Server: A2A protocol HTTP 엔드포인트를 구현하는 AI 에이전트 또는 에이전트 시스템

기본 통신 요소

1. Agent Card

📋 정의

일반적으로 잘 알려진 URL(/.well-known/agent.json 등)에서 발견 가능한 JSON 메타데이터 문서로, A2A 서버의 완전한 정보를 설명합니다.

Agent Card에 포함된 내용:

  • 에이전트의 정체성 (이름, 설명)
  • 서버 엔드포인트 URL 및 버전
  • 지원되는 A2A 기능 (스트리밍, 푸시 알림)
  • 특정 스킬 목록
  • 인증 요구사항

2. Task

graph TD
    A[submitted] --> B[working]
    B --> C[input-required]
    C --> B
    B --> D[completed]
    B --> E[failed]
  • 각 작업은 에이전트가 정의한 고유 ID를 가짐
  • 작업은 상태를 가지며, 여러 메시지 교환을 포함할 수 있음
  • 장시간 실행되는 복잡한 작업을 지원

3. Message

  • 역할 구분: "user" (클라이언트가 전송) 또는 "agent" (서버가 전송)
  • 콘텐츠 운반: 하나 이상의 Part 객체를 포함
  • 고유 식별자: 각 메시지는 발신자가 설정한 messageId를 가짐

4. Part (콘텐츠 파트)

Part 타입 목적 예시
TextPart 일반 텍스트 콘텐츠 지시사항, 질문, 답변
FilePart 파일 전송 문서, 이미지, 데이터 파일
DataPart 구조화된 데이터 JSON 양식, 매개변수, 기계 판독 가능 정보

5. Artifact

✅ 모범 사례

에이전트는 작업이 완료 상태에 도달했을 때 생성된 출력 결과를 클라이언트에 반환하기 위해 Artifact 객체를 사용해야 합니다.

상호작용 메커니즘 비교

메커니즘 사용 사례 기술 구현 장점/단점
Request/Response 간단한 쿼리, 빠른 작업 HTTP 요청 + 폴링 간단하지만 효율성 부족
Streaming 실시간 업데이트, 증분 결과 Server-Sent Events 좋은 실시간 성능, 지속적 연결 필요
Push Notifications 장기 작업, 비동기 처리 Webhook 콜백 장기 작업에 적합, 구현 복잡

A2A vs MCP Protocol 비교

프로토콜 위치의 차이

🎯 핵심 차이점

MCP는 도구 연결에 집중, A2A는 에이전트 협업에 집중 - 둘은 보완적이며 경쟁적이지 않습니다.

비교 차원 A2A Protocol MCP Protocol
주요 목적 피어투피어 AI 에이전트 협업 AI 모델에서 도구/리소스로의 연결
상호작용 특성 상태 유지, 멀티턴 대화, 협상적 상태 비저장, 단일 호출, 트랜잭션적
응용 시나리오 에이전트 위임, 협업 프로젝트 관리 함수 호출, API 쿼리, 데이터 검색
복잡성 복잡하고 동적인 상호작용 지원 구조화되고 예측 가능한 입출력

실제 예시: 자동차 수리점

graph TB
    A[Customer] -->|A2A Protocol| B[Manager Agent]
    B -->|A2A Protocol| C[Mechanic Agent]
    C -->|MCP Protocol| D[Vehicle Diagnostic Scanner]
    C -->|MCP Protocol| E[Repair Manual Database]
    C -->|MCP Protocol| F[Lift Platform]
    C -->|A2A Protocol| G[Parts Supplier Agent]

시나리오 분석:

  1. 고객 상호작용 (A2A): 고객이 매니저 에이전트와 멀티턴 대화를 통해 문제 진단
  2. 내부 도구 사용 (MCP): 정비사 에이전트가 MCP를 사용하여 전문 도구 호출
  3. 공급업체 협업 (A2A): 정비사 에이전트가 공급업체 에이전트와 부품 조달 협상

에이전트 발견 메커니즘

1. 표준 URI 발견

📍 권장 경로

https://{agent-server-domain}/.well-known/agent.json

구현 단계:

  1. 클라이언트 에이전트가 잠재적인 A2A 서버 도메인을 학습
  2. 표준 경로에 HTTP GET 요청 전송
  3. 서버가 Agent Card JSON 응답 반환

장점: 간단, 표준화, 자동 발견 지원

2. 큐레이트된 레지스트리 (디렉토리 방식 발견)

graph TD
    A[Agent Registration] --> B[Central Registry]
    C[Client Query] --> B
    B --> D[Matching Agent Cards]
    D --> C

사용 사례:

  • 엔터프라이즈 환경
  • 전문 시장
  • 특정 생태계

장점:

  • 중앙 관리 및 거버넌스
  • 능력 기반 발견
  • 접근 제어 및 신뢰 메커니즘

3. 직접 구성/프라이빗 발견

적용 상황:

  • 밀결합 시스템
  • 프라이빗 에이전트
  • 개발/테스트 환경

실제 응용 시나리오

시나리오 1: 국제 여행 계획

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant PA as Primary Assistant
    participant FA as Flight Agent
    participant HA as Hotel Agent
    participant TA as Tourism Agent
    
    U->>PA: 5일간의 도쿄 여행 계획
    PA->>FA: 항공편 옵션 조회
    FA-->>PA: 항공편 제안 반환
    PA->>HA: 호텔 예약
    HA-->>PA: 숙박 확인
    PA->>TA: 현지 활동 안배
    TA-->>PA: 여행 일정 추천
    PA-->>U: 완전한 여행 계획

시나리오 2: 기업 고객 서비스 협업

멀티 에이전트 협업 플로우:

  1. 프론트라인 고객 서비스 에이전트 - 일반적인 문제 처리
  2. 기술 전문 에이전트 - 기술적 문제 해결
  3. 청구 처리 에이전트 - 재무 관련 문제 처리
  4. 에스컬레이션 관리 에이전트 - 불만 및 특수 상황 처리

⚠️ 중요 주의사항

에이전트 협업에서는 서비스의 연속성과 일관성을 보장하기 위해 완전한 사용자 컨텍스트를 유지해야 합니다.

기술 구현 가이드

Agent Card 예시 구조

{
  "name": "Smart Travel Assistant",
  "description": "Professional travel planning and booking service",
  "provider": "TravelTech Inc.",
  "url": "https://api.travelagent.com/a2a",
  "version": "1.0.0",
  "capabilities": ["streaming", "pushNotifications"],
  "authentication": {
    "schemes": ["Bearer"]
  },
  "skills": [
    {
      "id": "flight-booking",
      "name": "Flight Booking",
      "description": "Search and book international flights",
      "inputModes": ["text", "data"],
      "outputModes": ["text", "data"]
    }
  ]
}

보안 모범 사례

보안 계층 구현 권장사항 기술 솔루션
인증 표준 웹 인증 사용 OAuth 2.0, API 키
권한 부여 역할 기반 접근 제어 JWT 토큰, 권한 매트릭스
전송 보안 HTTPS 강제 TLS 1.2+, 인증서 검증
네트워크 격리 접근 범위 제한 VPC, IP 화이트리스트

개발 통합 단계

  1. Agent Card 설계 - 에이전트의 능력과 인터페이스 정의
  2. A2A 엔드포인트 구현 - JSON-RPC 2.0 사양 기반
  3. 발견 메커니즘 설정 - 적절한 발견 전략 선택
  4. 인증 시스템 통합 - 안전한 접근 제어 구현
  5. 상호 운용성 테스트 - 다른 에이전트와의 협업 검증

🤔 자주 묻는 질문

Q: A2A protocol과 기존 API의 근본적인 차이점은 무엇인가요?

A: A2A는 특히 에이전트 간 피어투피어 협업을 위해 설계되었으며, 상태 유지, 멀티턴 상호작용, 복잡한 작업 관리를 지원합니다. 반면 기존 API는 주로 간단한 함수 호출용입니다. A2A 에이전트는 추론, 계획, 협상을 수행할 수 있지만, 일반적인 API에서는 제공할 수 없습니다.

Q: A2A와 MCP 프로토콜을 어떻게 선택해야 하나요?

A:

  • A2A 선택: 에이전트 협업, 멀티턴 대화, 상태 관리가 필요한 시나리오
  • MCP 선택: 도구 호출, 데이터베이스 쿼리, 특정 함수 실행이 필요한 시나리오
  • 둘 다 결합: 대부분의 복잡한 애플리케이션에서는 두 프로토콜이 동시에 필요

Q: A2A protocol의 성능은? 대규모 배포를 지원하나요?

A: A2A는 성숙한 HTTP와 JSON-RPC 표준을 기반으로 하여 좋은 확장성을 가지고 있습니다. 스트리밍과 푸시 알림 메커니즘을 통해 장시간 실행 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 인증, 모니터링, 추적 등의 엔터프라이즈 기능은 표준화된 지원이 있습니다.

Q: 에이전트 협업에서 보안을 어떻게 보장하나요?

A: A2A는 표준적인 웹 보안 관행을 채택합니다:

  • HTTP(S) 암호화 전송
  • 표준 인증 스킴 (OAuth 2.0, Bearer Token)
  • Agent Card 접근 제어
  • 네트워크 계층 격리 및 모니터링

Q: A2A protocol은 오프라인 또는 연결 끊김 시나리오를 지원하나요?

A: A2A는 네이티브로 비동기 작업을 지원하며, 푸시 알림 메커니즘을 통해 에이전트나 사용자가 지속적으로 온라인 상태가 아닌 시나리오를 처리할 수 있습니다. 장시간 실행 작업은 네트워크 복구 후 실행을 계속할 수 있습니다.

요약 및 행동 권장사항

핵심 가치 요약

A2A protocol은 AI 에이전트 생태계 개발에서 중요한 이정표를 나타내며, 에이전트 협업의 표준화 문제를 해결하고 더 강력하고 유연한 AI 애플리케이션 구축의 기반을 마련했습니다.

즉시 행동 권장사항

  1. 기존 시스템 평가 - 에이전트 협업으로 개선할 수 있는 비즈니스 프로세스 식별
  2. 파일럿 시나리오 선택 - 간단한 에이전트 협업부터 구현 시작
  3. 기술 준비 - JSON-RPC 2.0 및 관련 웹 표준 학습
  4. 커뮤니티 참여 - A2A protocol 커뮤니티의 개발 및 모범 사례 공유 팔로우

🚀 미래 전망

AI 에이전트의 능력이 지속적으로 강화됨에 따라, A2A protocol은 협업적 AI 생태계 구축의 중요한 인프라가 되어 AI 애플리케이션을 더 복잡하고 지능적인 방향으로 추진할 것입니다.

관련 리소스

본 가이드는 A2A protocol 공식 문서를 기반으로 하며, 최신 프로토콜 개발 및 모범 사례를 반영하도록 지속적으로 업데이트됩니다.

🚀 퀵스타트 예제

기본 예제

  • A2A Samples: Hello World Agent (2025년 5월 28일)
    • A2A Python SDK를 사용한 Hello World 에이전트 구축 완전 가이드
    • 상세한 환경 설정 및 테스트 절차 포함

통화 변환 에이전트

🐍 Python 구현 예제

GitHub 통합

  • A2A Python Sample: Github Agent (2025년 6월 16일)
    • a2a-python을 사용한 GitHub 에이전트 생성 및 연결
    • 코드 저장소 정보 쿼리 기능 구현

여행 계획 어시스턴트

파일 채팅 워크플로우

Python 튜토리얼 시리즈

🟨 JavaScript/TypeScript 예제

영화 정보 에이전트

JavaScript SDK 튜토리얼

☕ Java 구현 예제

  • A2A Java Sample (2025년 6월 5일)
    • Maven 멀티 모듈 아키텍처
    • Spring Boot 서버 SDK 구현
    • AI 번역 서비스 예제

🔧 프레임워크 통합 예제

ADK 통합

경비 정산 에이전트

CrewAI 통합

LangGraph 통합

🔗 프로토콜 통합 예제

MCP Protocol 통합

  • A2A MCP AG2 지능형 에이전트 예제 (2025년 7월 2일)

    • AG2 프레임워크를 사용하여 구축된 A2A protocol 지능형 에이전트
    • MCP protocol 및 YouTube 자막 처리 기능과의 통합

  • A2A MCP Integration (2025년 6월 4일)

    • A2A와 MCP 통합의 단계별 가이드
    • Python SDK 및 OpenRouter를 사용한 AI 에이전트 구축

🛠️ 개발 도구 및 SDK

.NET SDK

  • A2A .NET SDK 포괄적 문서 (2025년 7월 3일)
    • Google A2A Protocol v0.2.1을 구현하는 .NET 라이브러리
    • ASP.NET Core 애플리케이션에 적합

디버깅 도구

📚 기술 사양 및 모범 사례

프로토콜 사양

  • A2A Protocol 사양(Python) (2025년 7월 16일)
    • Python 구현 사양의 포괄적 가이드
    • 에이전트 카드, 메시징, 작업 관리를 포함한 핵심 기능 커버

예제 및 메서드

프로토콜 이해

🌟 생태계 및 리소스

구현 컬렉션

  • A2A Implementations (2025년 5월 2일)
    • A2A protocol의 다양한 오픈 소스 구현 탐색
    • Java, TypeScript, Go, Rust, Python 등 포함

리소스 디렉토리

  • Awesome A2A 디렉토리 (2025년 4월 19일)
    • Google A2A protocol의 완전한 생태계 탐색
    • 공식 문서, 커뮤니티 구현, 예제 프로젝트, 통합 가이드 포함

📊 프로토콜 비교 및 분석

프로토콜 비교

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A2A vs ACP Protocol Comparison Analysis Report

A2A (Agent2Agent Protocol) and ACP (Agent Communication Protocol) represent two mainstream technical approaches in AI multi-agent system communication: 'cross-platform interoperability' and 'local/edge autonomy' respectively. A2A, with its powerful cross-vendor interconnection capabilities and rich task collaboration mechanisms, has become the preferred choice for cloud-based and distributed multi-agent scenarios; while ACP, with its low-latency, local-first, cloud-independent characteristics, is suitable for privacy-sensitive, bandwidth-constrained, or edge computing environments. Both protocols have their own focus in protocol design, ecosystem construction, and standardization governance, and are expected to further converge in openness in the future. Developers are advised to choose the most suitable protocol stack based on actual business needs.

ACP
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