안녕하세요, 기술 혁신과 그 변화의 물결을 쉽게 이해하도록 돕는 여러분의 가이드, 인력거입니다. 오늘은 Google의 새로운 프로토콜인 A2A (Agent to Agent)와 그것이 어떻게 Anthropic의 MCP와 비교되는지에 대해 알아보겠습니다. 이 두 프로토콜은 AI 에이전트 간의 효율적인 통신과 협업을 목표로 하고 있는데요, 두 시스템의 차이점과 각자의 강점을 중심으로 이야기를 풀어볼까 합니다.
먼저, Google이 야심 차게 공개한 A2A 프로토콜은 무엇일까요? 간단히 말하자면, 여러 에이전트가 서로 독립적인 역할을 맡으면서도, 협업하여 사용자의 복잡한 요구를 충족시키는 시스템입니다. 예를 들어, 여러분이 여행 경비를 정산해야 한다고 가정해보겠습니다. A2A는 여기서 LangGraph 에이전트를 통해 환율을 계산하고 Google ADK 에이전트를 통해 비용 환급을 처리하는 등 여러 에이전트의 자연스러운 협력을 가능하게 합니다.
하지만, A2A의 라이벌, MCP는 다소 다른 접근을 취합니다. MCP는 대규모 언어 모델(LLM)이 중심이 되어 외부 API와 도구를 이용해 확장성과 기능성을 극대화하는 데 중점을 둡니다. MCP의 가장 큰 강점 중 하나는 컨텍스트 관리와 병렬 처리를 용이하게 한다는 점입니다. 이는 사용자 입장에서 매우 복잡한 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 돕죠.
여기서 유의해야 할 핵심은, 두 프로토콜 모두 협력과 표준화를 지향한다는 점입니다. Google의 A2A가 클라우드 고객들을 중심으로 초반 지지를 받고 있는 반면, MCP는 이미 시장에 널리 퍼져 있어 많은 개발자 커뮤니티에서 활발하게 사용되고 있습니다.
그럼, 이 두 프로토콜 중 어느 것이 더 적합할까요? A2A는 특히 비동기 작업 처리와 협업 분야에서 강점을 보이며, 구글의 기술 지원을 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 반면에, MCP는 이미 확립된 인프라와 활발한 커뮤니티 덕분에 안정적인 선택지를 제공합니다.
결국, 여러분이 특정 AI 솔루션이나 에이전트 기반의 시스템을 고민하고 계시다면, 두 프로토콜 모두를 잘 이해하고 자신에게 맞는 선택을 하는 것이 중요합니다. 이러한 정보는 기술적 인사이트를 제고하고 더 넓은 선택지를 제공함으로써, 여러분의 비즈니스에 큰 도움을 줄 것이라 믿습니다.
구글과 Anthropic의 기술 경쟁이 어떻게 이어질지, 그리고 이러한 프로토콜들이 AI의 미래에 어떤 영향을 미칠지 기대되는 바입니다. 추가적인 뉴스나 업데이트가 있을 때마다 여러분과 공유하겠습니다. 오늘도 유익한 정보로 하루를 채우셨길 바라며, 다음 포스팅에서 다시 만나요!