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
- A2A Protocol이란?
- A2A Protocol 핵심 개념
- A2A vs MCP Protocol 비교
- 에이전트 발견 메커니즘
- 실제 응용 시나리오
- 기술 구현 가이드
- 자주 묻는 질문
- 요약 및 행동 권장사항
- 퀵스타트 예제
- Python 구현 예제
- JavaScript/TypeScript 예제
- Java 구현 예제
- 프레임워크 통합 예제
- 프로토콜 통합 예제
- 개발 도구 및 SDK
- 기술 사양 및 모범 사례
- 생태계 및 리소스
- 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:
- Flight Booking Agent - 항공편 검색 및 예약 처리
- Hotel Booking Agent - 숙박 시설 예약 관리
- Local Tourism Agent - 관광지 추천 및 예약 제공
- 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:
- 고객 상호작용 (A2A): 고객이 매니저 에이전트와 멀티턴 대화를 통해 문제 진단
- 내부 도구 사용 (MCP): 정비사 에이전트가 MCP를 사용하여 전문 도구 호출
- 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:
- 클라이언트 에이전트가 잠재적인 A2A 서버 도메인을 학습
- 표준 경로에 HTTP GET 요청 전송
- 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:
- 프론트라인 고객 서비스 에이전트 - 일반적인 문제 처리
- 기술 전문 에이전트 - 기술적 문제 해결
- 청구 처리 에이전트 - 재무 관련 문제 처리
- 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
- Agent Card 설계 - 에이전트의 능력과 인터페이스 정의
- A2A 엔드포인트 구현 - JSON-RPC 2.0 사양 기반
- 발견 메커니즘 설정 - 적절한 발견 전략 선택
- 인증 시스템 통합 - 안전한 접근 제어 구현
- 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
- 기존 시스템 평가 - 에이전트 협업으로 개선할 수 있는 비즈니스 프로세스 식별
- 파일럿 시나리오 선택 - 간단한 에이전트 협업부터 구현 시작
- 기술 준비 - JSON-RPC 2.0 및 관련 웹 표준 학습
- 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
- A2A Python SDK로 CurrencyAgent 구현 (2025년 5월 21일)
- 통화 변환 에이전트 구축의 단계별 가이드
- OpenRouter AI 서비스와의 통합
🐍 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
- A2A Sample: Travel Planner OpenRouter (2025년 6월 6일)
- OpenRouter를 통합한 여행 계획 에이전트 구현
- Python a2a-sdk를 사용하여 구축
파일 채팅 워크플로우
- LlamaIndex File Chat Workflow with A2A Protocol (2025년 6월 2일)
- LlamaIndex Workflows를 사용한 파일 채팅 에이전트 구축
- 파일 업로드 분석, 멀티턴 대화, 실시간 스트리밍 지원
Python 튜토리얼 시리즈
-
Google A2A Python SDK Tutorial (2025년 5월 19일)
- Python을 사용한 A2A 에이전트 구축의 포괄적 가이드
- 환경 설정, 에이전트 구현, 서버 배포 포함
-
Python A2A Tutorial 20250513 (2025년 5월 13일)
- Python을 사용한 A2A 에이전트 구축 및 상호작용 학습
- 스트리밍 처리 및 멀티턴 대화 기능 커버
-
Python A2A Tutorial with Source Code (2025년 5월 4일)
- 완전한 소스 코드가 포함된 실전 가이드
- 로컬 Ollama AI 모델 및 Langchain과의 통합
-
Python A2A Tutorial (2025년 5월 2일)
- google-a2a 라이브러리를 사용한 Python A2A 서버 구축
- Ollama 및 LangChain과의 통합
-
Python A2A: Google의 Agent2Agent Protocol 포괄적 가이드 (2025년 4월 14일)
- 상호 운용 가능한 AI 에이전트 구축을 위한 Python A2A protocol 마스터
- 기본부터 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우까지
-
공식 A2A SDK Python 실전 가이드 (2025년 5월 10일)
- A2A SDK Python 개발의 상세 튜토리얼
- 워크플로우 다이어그램 및 실전 코드 예제 포함
🟨 JavaScript/TypeScript 예제
영화 정보 에이전트
- A2A JS Sample: Movie Agent (2025년 6월 16일)
- TMDB API 및 OpenRouter AI와의 통합
- Express.js 서버 구현
JavaScript SDK 튜토리얼
-
A2A JS SDK 완전 튜토리얼: 퀵스타트 가이드 (2025년 6월 9일)
- TypeScript 타입 안전 구현
- Express.js 서버 SDK 및 스트리밍 처리
-
A2A Protocol 개발 가이드(TypeScript) (2025년 4월 11일)
- TypeScript를 사용한 A2A protocol 마스터
- 강력한 에이전트 통신 시스템 구축
☕ 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
- ADK로 A2A 에이전트 구현: 완전 개발 가이드 (2025년 7월 15일)
- Google ADK 프레임워크를 사용한 A2A 지능형 에이전트 시스템 구현
- 완전한 개발 프로세스 커버
경비 정산 에이전트
- A2A ADK Expense Reimbursement Agent (2025년 7월 10일)
- Google ADK 및 A2A protocol 기반 지능형 경비 정산 에이전트
- 자동 양식 완성 정보 생성
CrewAI 통합
- A2A + CrewAI + OpenRouter 차트 생성 에이전트 튜토리얼 (2025년 6월 25일)
- OpenRouter, CrewAI, A2A protocol을 사용한 차트 생성 에이전트 구축
- 엔드투엔드 에이전트 개발 튜토리얼
LangGraph 통합
- LangGraph로 A2A 통화 에이전트 구축 (2025년 5월 13일)
- LangGraph 및 Google Gemini 모델을 사용한 통화 에이전트 구축
- 컴포넌트 및 데이터 플로우의 상세 설명
🔗 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
-
A2A Inspector: Agent2Agent 통신 디버깅 상세 (2025년 6월 18일)
- 강력한 웹 기반 디버깅 도구
- 에이전트 카드 및 JSON-RPC 통신의 실시간 검사
-
A2A Protocol Validator를 사용하여 도메인의 A2A Protocol 지원 검증 (2025년 6월 3일)
- A2A Protocol Validator를 사용한 A2A protocol 검증
- 간편한 디버깅을 위한 AgentCard 시각화
📚 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
- A2A 샘플 메서드 및 JSON 응답 (2025년 4월 12일)
- A2A protocol 핵심 메서드를 소개하는 상세 가이드
- 실전 JSON 예제 포함
프로토콜 이해
- A2A Protocol 이해: 포괄적 가이드 (2025년 4월 10일)
- A2A protocol을 이해하기 위한 포괄적 가이드
- 핵심 개념 및 AI 에이전트 상호 운용성의 이점
🌟 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
-
A2A vs MCP vs ACP Protocol 비교 분석 보고서 (2025년 7월 5일)
- A2A와 ACP 프로토콜의 상세 비교 분석
- 크로스 플랫폼 상호 운용성 vs 로컬 엣지 자율성
-
A2A vs MCP vs AG-UI (2025년 5월 16일)
- AG-UI, MCP, A2A 프로토콜의 상세 분석
- 기술 구현 및 응용 시나리오 탐색
-
A2A vs MCP: AI 아키텍처에서의 프로토콜 혁명 (2025년 4월 10일)
- A2A protocol vs MCP를 이해하기 위한 포괄적 가이드
-
AI 프로토콜 분석 보고서: A2A, MCP, ACP (2025년 5월 9일)
- MCP, ACP, A2A 프로토콜의 상세 분석
- 핵심 기능, 구현 특성, 보안 기능
-
A2A MCP: AI Protocol 진화에서 승자 예측 (2025년 6월 10일)
- A2A MCP 프로토콜의 포괄적 비교 분석
- 상호 운용성 및 확장성에서 A2A MCP의 미래 발전 예측