AI는 단순히 질문에 응답하거나 특정 작업을 수행하는 도구의 역할을 넘어서, 다양한 상황에서 스스로 판단하고 다른 시스템과 상호작용하며 문제를 해결하는 지능형 주체, 즉 ‘에이전트(Agent)’로 발전하고 있습니다. 특히 이제는 하나의 AI 모델이 모든 것을 처리하는 방식에서 벗어나, 여러 AI 에이전트가 역할을 나누고 협력하는 멀티 에이전트 시스템이 새로운 패러다임으로 자리잡고 있습니다.

  이러한 변화는 AI 간 협업을 가능하게 하기 위한 기술적 기반, 즉 소통을 위한 표준 프로토콜의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다. AI가 다른 AI 혹은 외부 시스템과 효과적으로 협력하기 위해서는 공통된 언어와 통신 방식이 필요하며, 이를 해결하기 위해 최근 글로벌 기술 기업들은 새로운 형태의 프로토콜을 제시하고 있습니다.

  대표적으로 구글은 AI 에이전트 간 직접적인 협업을 지원하는 ‘A2A(Agent-to-Agent)’ 프로토콜을, 앤트로픽(Anthropic)은 AI가 외부 도구 및 시스템과 연결될 수 있도록 하는 ‘MCP(Model Context Protocol)’을 각각 발표하였습니다. 이 두 프로토콜은 각각 수평적 협업과 수직적 통합이라는 방향성을 가지고 있으며, 향후 AI 생태계의 확장과 실질적인 비즈니스 적용에 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다.

 

 

A2A 프로토콜의 등장과 그 의미

  2025년 5월, 구글은 ‘Google Cloud Next’ 행사에서 A2A 프로토콜을 공개하며 인공지능 기술의 협업 패러다임에 중요한 전환점을 제시하였습니다. A2A는 말 그대로 하나의 AI가 단독으로 작동하는 것이 아니라, 여러 AI 에이전트들이 서로 직접 통신하고 협업할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다. 이를 통해 에이전트들은 서로의 역할을 이해하고 업무를 분담하며, 보다 복잡하고 유연한 문제 해결이 가능해졌습니다.

  A2A는 기존의 API 호출 방식이나 단방향 명령 구조가 아닌, AI 에이전트 간 상호작용을 위한 표준 언어와 메시지 구조를 제공합니다. 이 프로토콜은 HTTP, JSON-RPC, SSE(Server-Sent Events)와 같은 친숙한 웹 기술을 기반으로 하고 있으며, 다양한 플랫폼에서 개발된 에이전트들 간에도 호환성과 유연성을 보장합니다.

  특히 A2A는 단순한 기술적 사양에 그치지 않고, 엔터프라이즈 환경에서의 실질적인 활용을 염두에 두고 설계되었습니다. 인증 및 권한 관리, 장시간에 걸친 작업 처리, 멀티모달 데이터(텍스트, 음성, 영상 등)의 교환 기능 등이 포함되어 있어 실제 업무 환경에서 바로 적용이 가능한 수준입니다.

  현재 구글은 세일즈포스, 오라클, SAP, 인튜이트, PwC 등 60여 개 이상의 글로벌 기업들과 함께 A2A 생태계를 확장해 나가고 있으며, 이를 통해 AI 에이전트 기반의 서비스 아키텍처가 점차 현실화되고 있습니다. 예를 들어, 고객 상담을 전담하는 에이전트와 재고를 관리하는 에이전트, 마케팅 전략을 실행하는 에이전트가 하나의 워크플로우 내에서 유기적으로 협업함으로써, 더욱 지능적이고 통합적인 업무 처리가 가능해지는 것입니다.

  A2A는 이처럼 AI가 ‘하나의 도구’가 아니라 ‘협력하는 파트너’로 진화할 수 있는 기반을 마련해주고 있으며, 앞으로 에이전트 경제(A2A Economy)라 불리는 새로운 생태계의 핵심 인프라로 자리잡을 것으로 예상됩니다.

 

 

MCP 프로토콜의 개념과 활용 방식

  A2A 프로토콜이 AI 에이전트 간의 수평적인 협업을 위한 통신 수단이라면, MCP 프로토콜은 AI가 외부 도구나 데이터와 연결되어 보다 능동적으로 기능을 확장할 수 있도록 돕는 수직적 통합 인터페이스입니다. MCP는 앤트로픽이 주도하여 개발한 개방형 표준으로, AI 모델이 외부 세계와 상호작용할 수 있는 방식에 새로운 방향을 제시하고 있습니다.

  기존의 AI 시스템은 대부분 입력된 질문에 대해 내부 학습 데이터를 바탕으로 응답하는 구조에 머물렀습니다. 그러나 실제 업무 환경에서는 외부의 실시간 데이터, 특정 시스템의 기능, 제3자 애플리케이션과의 연동이 필수적입니다. MCP는 이러한 요구를 충족시키기 위해, AI 모델이 외부 시스템의 기능을 호출하고 그 결과를 이해하여 활용할 수 있도록 하는 구조를 제공합니다.

  기술적으로 MCP는 클라이언트-서버 기반의 구조로 설계되어 있습니다. AI 모델은 MCP 클라이언트를 통해 외부의 MCP 서버에 요청을 보내고, 해당 서버는 정의된 형식에 따라 명령을 수행하거나 데이터를 반환합니다. 이 과정은 JSON 형식으로 처리되며, 통신의 안정성과 예측 가능성을 높이기 위해 표준화된 스펙을 따릅니다.

  MCP는 특히 에이전틱 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와의 결합을 통해 그 진가를 발휘합니다. 예를 들어, 사용자의 질문이 특정 숫자 계산이나 실시간 검색, 파일 변환 등의 기능을 필요로 할 경우, AI는 MCP 서버를 통해 해당 기능을 제공하는 외부 도구에 접근하고 결과를 종합해 자연스럽게 답변을 생성할 수 있습니다.

  이미 여러 기업에서는 MCP를 활용한 실제 적용 사례가 등장하고 있습니다. 개발 도구 기업들은 AI가 Git 저장소를 검색하거나 코드 리뷰를 수행하는 기능을 MCP를 통해 구현하고 있으며, 핀테크 기업들은 자연어로 금융 데이터를 조회하거나 분석할 수 있는 인터페이스를 구축하고 있습니다. 또한 스마트홈 환경에서는 AI가 MCP를 통해 가정 내 기기들과 연동되어 음성 명령으로 조명을 켜고, 온도를 조절하는 등의 기능을 수행할 수 있습니다.

  결과적으로 MCP는 AI의 외부 연결성을 극대화하고, 다양한 비즈니스 환경에 최적화된 방식으로 기능의 모듈화, 재활용, 통합을 가능하게 합니다. 이러한 구조는 기업들이 AI를 단순한 챗봇이 아닌, 전사적 업무 자동화의 핵심 엔진으로 활용할 수 있도록 만드는 중요한 기반이 됩니다.

 

 

A2A와 MCP의 차이점과 상호 보완성

  A2A와 MCP는 각각 AI 에이전트 간의 수평적 협업과 외부 시스템과의 수직적 통합을 담당하며, AI가 실질적인 문제 해결자로 작동할 수 있도록 상호 보완적인 역할을 수행합니다. 이 두 프로토콜은 서로를 대체하는 것이 아니라, 각기 다른 층위에서 AI 생태계의 연결성을 강화하면서 함께 활용될 때 더 큰 시너지를 만들어냅니다.

  A2A는 다양한 역할을 수행하는 에이전트들이 동일한 목표를 향해 협업할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 에이전트는 단순히 정보를 주고받는 수준을 벗어나, 상대의 상태와 역할을 인식하고 그에 맞춰 반응할 수 있게 됩니다. 반면 MCP는 각 에이전트가 외부 도구나 시스템과 연결되어 필요한 기능을 실행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 다양한 기능을 수행할 수 있는 실행 주체로 확장됩니다.

  흥미로운 점은, 이 두 프로토콜이 함께 활용될 때 그 시너지 효과가 더욱 크다는 점입니다. 예를 들어, 기업의 채용 프로세스에서는 서류 심사, 면접 일정 조율, 안내 메시지 발송, 결과 통보 등 각 단계를 여러 AI 에이전트가 분담하여 처리할 수 있습니다. 이때 A2A는 각 에이전트 간의 자연스러운 역할 분담과 협업을 가능하게 하며, MCP는 기업 내부의 인사 시스템이나 캘린더, 메일 시스템 등과의 연동을 통해 실제 실행까지 이어지도록 돕습니다.

  이처럼 A2A는 ‘에이전트 간의 대화’를, MCP는 ‘에이전트와 시스템 간의 연결’을 담당하며, 이 두 가지가 결합될 때 비즈니스 자동화의 완성도가 한층 높아집니다. 이러한 구조는 채용뿐만 아니라 고객 응대, 계약 관리, 내부 승인 프로세스 등 다양한 분야로 확장 가능하며, 기업은 이를 통해 더욱 유연하고 현실적인 방식으로 AI를 업무에 통합할 수 있습니다.

 

 

기업 관점에서의 활용 전략과 기대 효과

  A2A와 MCP는 기업이 인공지능을 전략적으로 활용할 수 있는 실질적인 도구이자 기반 인프라로 자리 잡고 있습니다. 두 프로토콜은 각각 AI 간의 협업과 외부 시스템과의 연동이라는 영역을 담당하며, 기업이 AI 중심의 디지털 전환을 추진할 때 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다.

  첫째로, 두 프로토콜은 기업이 AI 에이전트를 중심으로 한 새로운 서비스 모델을 설계하고 구현하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 고객 지원 분야에서는 상담, 추천, 주문 처리 등 각기 다른 기능을 가진 에이전트들이 A2A를 통해 협업하고, 필요한 외부 정보는 MCP를 통해 실시간으로 연동하여 처리함으로써 지능적이고 개인화된 응답 체계를 구축할 수 있습니다. 이는 단순한 자동화를 넘어, 사용자 경험의 질을 획기적으로 향상시키는 결과로 이어질 수 있습니다.

  둘째로, A2A와 MCP를 도입하면 기업 내부의 다양한 시스템과 AI를 유기적으로 연결할 수 있어, 업무 프로세스 전반의 자동화 및 효율화가 가능합니다. 반복적인 보고서 작성, 데이터 수집, 문서 분류, 일정 관리 등의 업무는 서로 다른 AI 에이전트와 도구가 연동된 구조에서 자동으로 처리될 수 있으며, 이를 통해 인적 자원을 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중시킬 수 있습니다. 특히 이 두 프로토콜은 기존의 시스템을 크게 변경하지 않고도 점진적으로 통합할 수 있도록 설계되어 있어, 기술 도입에 대한 부담이 적다는 점도 큰 장점입니다.

  셋째로, AI 에이전트 간의 연동을 통해 기존에는 존재하지 않던 새로운 비즈니스 모델과 시장 기회를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 산업군에 특화된 다기능 에이전트를 조합해 AI 기반 컨설팅 서비스나 맞춤형 자동화 솔루션을 제공하는 형태의 비즈니스가 가능해질 수 있습니다. 나아가 향후에는 에이전트를 모듈 단위로 판매하거나, API 형태로 외부에 제공하는 에이전트 마켓플레이스 역시 하나의 수익 모델로 떠오를 수 있습니다.

  이처럼 A2A와 MCP는 기업의 디지털 전환과 동시에 AI를 통한 서비스 혁신, 업무 재설계, 비즈니스 확장의 촉매제가 될 수 있습니다. 기업 관점에서 두 프로토콜을 전략적으로 활용한다면 시장에서의 경쟁력을 실질적으로 높이는 계기가 될 것입니다.

 

 

AI 에이전트 생태계를 위한 기반, 그리고 그 미래

  AI 기술의 진화는 이제 다양한 역할을 수행하는 AI 에이전트들이 서로 협력하는 생태계 중심의 패러다임으로 전환되고 있습니다. 이러한 변화 속에서 A2A와 MCP는 각각 에이전트 간의 협업과 외부 시스템과의 연계를 가능하게 하는 핵심 표준으로 자리매김하고 있으며, 기업들은 이 두 프로토콜을 통해 더욱 유연하고 지능화된 디지털 업무 환경을 구현할 수 있습니다.

  A2A는 각기 다른 기능을 가진 AI 에이전트들이 자연스럽게 소통하며 협업할 수 있도록 돕고, MCP는 다양한 시스템과 도구를 AI가 직접 활용할 수 있는 기반을 제공합니다. 이 두 프로토콜은 함께 활용될 때, 고객 경험을 정교하게 개인화하거나, 복잡한 내부 프로세스를 자동화하고 최적화하는 등 다양한 형태의 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. AI를 단순한 도구가 아닌 ‘함께 일하는 동료’로 활용하는 기반이 바로 이 기술들로부터 시작됩니다.

  SK㈜ AX는 이러한 변화를 누구보다 가까이에서 마주하고 있으며, 고객의 산업과 환경에 맞춘 실질적인 AI 도입 전략과 기술 적용을 통해 국내 AI 에이전트 생태계의 확산을 적극 주도하고 있습니다. 앞으로도 A2A와 MCP 기반의 기술을 바탕으로 고객의 비즈니스 전환과 경쟁력 확보를 위한 신뢰할 수 있는 동반자로서, 더욱 완성도 높은 디지털 혁신 여정을 함께 만들어가겠습니다.

 

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컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

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