AI 에이전트 프로토콜 정리, A2A MCP ACP ANP AG-UI는 각각 무엇을 하나

핵심 메시지

• AI 에이전트는 명령을 따르기만 하는 챗봇과 달리 상황을 관찰하고 판단해 스스로 행동하는 소프트웨어다.
• 브라우저와 서버가 HTTP로 소통하듯, 서로 다른 회사가 만든 에이전트도 공통 프로토콜이 있어야 협업할 수 있다.
• 에이전트의 상호작용은 에이전트 간(A2A), 사람과의 대화(AG-UI), 외부 자원 접근(A2R) 세 가지로 나뉜다.
• MCP는 모델이 사내 데이터베이스나 API의 최신 데이터를 안전하게 끌어오게 해 주는 규약이다.
• 다섯 프로토콜은 경쟁 관계가 아니라 한 시스템 안에서 층층이 함께 쓰이는 구성 요소다.

쉽게 이해하기

강연은 아침 8시 30분의 풍경으로 시작한다. 사용자가 커피를 마시는 동안 개인 비서 에이전트가 일정 담당 에이전트를 통해 회의를 옮기고, 메일 담당 에이전트로 답장을 보내고, 거래처 시스템과 배송 일정까지 조율해 둔다는 그림이다. 강연자는 이런 장면이 공상이 아니라 기술이 향하는 방향이며, 그것을 가능하게 하는 것이 에이전트 프로토콜이라고 말한다.

핵심 문제는 언어다. 오픈AI가 만든 에이전트, 앤트로픽이 만든 에이전트, 구글이 만든 에이전트가 통역 없이 마주 앉은 프랑스인과 일본인처럼 서로 알아듣지 못하면 협업은 성립하지 않는다. 웹이 HTTP와 TCP/IP라는 표준 위에서 돌아가듯, 에이전트도 무엇을 말할 수 있고 어떻게 말하며 언제 행동할지를 정한 규약이 필요하다는 것이 강연의 출발점이다.

강연은 상호작용을 세 갈래로 나눈다. 여행 예약 에이전트가 호텔 예약 에이전트에게 빈 방을 묻는 식의 에이전트 간 통신(A2A), 사람이 챗봇이나 음성 비서에게 말을 거는 사용자 대상 통신(AG-UI), 그리고 분석 에이전트가 사내 데이터베이스나 주식 API에서 데이터를 가져오는 자원 접근(A2R)이다. 이 세 갈래가 에이전트 시스템이 생각하고 말하고 행동하는 기본 골격이 된다.

이어 다섯 가지 프로토콜을 하나씩 짚는다. A2A는 에이전트들이 서로를 소개하고 목표를 공유하며 다음 단계를 합의하는 회의 규칙에 가깝다. MCP는 모델이 CRM이나 구글 시트 같은 외부 도구에 직접 코드를 짜지 않고도 안전하게 접속해 실시간 데이터를 읽게 한다. ACP는 에이전트가 자신의 판단과 계획, 즉 사고 과정을 다른 에이전트에게 설명하는 규약이고, ANP는 조직과 네트워크를 넘어 에이전트끼리 직접 통신하게 하는 분산형 계층이다. AG-UI는 사람이 통제권을 잃지 않도록 의도 인식과 설명 가능성에 초점을 맞춘다.

강연은 글로벌 전자상거래 회사를 예로 다섯 프로토콜이 한 시스템에서 어떻게 맞물리는지 보여 준다. MCP가 실시간 재고와 고객 데이터를 끌어오고, A2A가 마케팅과 물류 에이전트를 자동으로 붙이고, ACP가 캠페인과 배송 계획의 박자를 맞추고, ANP가 해외 협력사 에이전트와 안전하게 연결하며, 마지막으로 AG-UI가 사람 관리자에게 결과를 전달한다는 그림이다.

주요 인사이트

• 에이전트 시대의 병목은 모델 성능보다 표준이다. 각 회사가 자기만의 방식으로 에이전트를 만들면 개별 성능이 아무리 좋아도 서로 연결되지 않는다.
• MCP가 특히 실무에 가까운 이유는 학습 데이터에 없는 최신·사내 정보를 모델이 직접 조회하게 만들어, 모델을 '맥락을 아는 판단자'로 바꿔 놓기 때문이다.
• ACP가 다루는 것은 결과가 아니라 이유다. 에이전트가 왜 그렇게 판단했고 다음에 무엇을 할 계획인지 공유해야 여러 에이전트가 각자 움직이지 않고 함께 계획할 수 있다.
• AG-UI를 별도 프로토콜로 두는 발상은 사람을 시스템 밖 구경꾼이 아니라 마지막 결정권자로 설계에 포함시킨다는 뜻이다.
• 병원마다 다른 에이전트가 환자 정보를 드러내지 않고 익명 인사이트만 주고받는 예처럼, 분산형 규약은 데이터를 옮기지 않고도 협업하는 길을 연다.

자주 묻는 질문

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