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AI 에이전트 통신 : A2A vs MCP

AI 시대의 에이전트 통신 이해하기

AI 기술이 발전하면서, 복수의 인공지능 에이전트들이 협업하는 구조(Multi-Agent Systems, MAS)가 점점 주목받고 있으며, 에이전트들이 어떻게 서로 소통하고 협업하는지에 따라, 전체 시스템의 성능과 유연성에 영향이 발생합니다. AI 기반 시스템에서 자주 등장하는 두 가지 통신 방식, A2A (Agent-to-Agent)와 MCP (Multi-agent Communication Platform) 에 대해 알아보겠습니다.

A2A (Agent-to-Agent)

A2A는 말 그대로, 에이전트가 다른 에이전트에게 직접 메시지를 보내는 구조
예를 들어: 로봇 A가 로봇 B에게 "이 지역은 이미 청소했어"라고 직접 알려주는 방식

특징

•
P2P 기반 직접 통신
•
메시지 기반 (예: FIPA-ACL)
•
빠른 응답 가능, 실시간 협상 적합
•
규모가 커질수록 관리 복잡도 증가

활용 예

•
협동 로봇 시스템
•
에이전트 기반 게임 AI
•
스마트 홈 디바이스 간 상호작용

MCP (Multi-agent Communication Platform)

MCP는 여러 에이전트 간의 통신을 중재하고 조정해주는 플랫폼 또는 미들웨어
즉, 에이전트 A가 플랫폼에 메시지를 보내고, 플랫폼이 이를 B에게 전달하는 구조

특징

•
중앙 브로커 기반 통신
•
메시지 큐, 로깅, 인증 기능 제공
•
메시지 포맷 및 처리 일관성 확보
•
학습 곡선 있지만 유지보수 편리

활용 예

•
JADE, ROS 같은 MAS 프레임워크
•
시뮬레이션 환경에서 수천 개의 에이전트 관리
•
스마트 팩토리 제어 플랫폼

A2A vs MCP: 비교 한눈에 보기

항목
A2A
MCP
통신 방식
에이전트 간 직접 메시지
플랫폼이 중재하는 간접 메시지
구조
P2P
중앙 집중형 (브로커, 큐 기반)
확장성
중간
우수
구현 복잡도
간단 (작은 시스템에 적합)
상대적으로 복잡 (대규모 시스템 적합)
예시 프레임워크
자체 구현, 간단한 socket 또는 ACL
JADE, FIPA-OS, ROS
적합한 사례
스마트 홈, 협동 로봇
시뮬레이션, 대규모 MAS 시스템

실제 활용 사례

•
A2A: 로봇 청소기 3대가 서로 청소 구역을 직접 협의
•
MCP: 스마트 팩토리에서 모든 설비가 중앙 제어 시스템과 통신하며 상태 보고

A2A와 MCP 구조

A2A

•
에이전트 간 직접 화살표 메시지 교환
•
독립적 구조, P2P 통신 강조

MCP

•
중앙 통신 플랫폼(브로커)에 에이전트들이 연결
•
메시지는 플랫폼을 거쳐 전달됨
A2A
Agent2Agent Protocol (A2A)
An open protocol enabling communication and interoperability between opaque agentic applications.
https://google-a2a.github.io/A2A/

A2A and MCP: Complementary Protocols