What is A2A?
정교한 AI 솔루션을 개발하는 과정은 종종 여러 개의 특화된 에이전트를 필요로 합니다. 하지만 서로 다른 프레임워크를 사용하거나 다양한 공급업체에서 개발한 에이전트들이 효과적으로 소통하고 협업하도록 하는 것은 상당한 기술적 난관입니다. Agent2Agent (A2A) 프로토콜은 에이전트 간 통신을 위한 개방형 표준을 제공함으로써 이러한 문제를 직접적으로 해결합니다.
A2A는 명확하게 정의된 구조와 공통 언어를 제공하여, 서로 다른 에이전트 애플리케이션들이 서로의 기능을 발견하고, 상호 작용 방법을 협상하며, 복잡한 작업을 함께 수행하기 위해 정보를 안전하게 교환할 수 있도록 합니다. Google이 주도하고 커뮤니티에 개방된 이 이니셔티브는 더욱 연결되고 유능한 AI 생태계를 조성하는 것을 목표로 합니다.
A2A 프로토콜의 주요 특징
📄 Agent Card를 통한 에이전트 검색: 표준화된
agent.json메타데이터 파일을 게시하고 사용합니다. 이를 통해 에이전트는 다른 에이전트를 프로그래밍 방식으로 찾고, 연락을 시작하기 전에 지원되는 기술, 엔드포인트 URL, 필요한 인증 방법 등 해당 에이전트의 기능을 이해할 수 있습니다.🔄 구조화된 작업 관리: 명확한 작업 생명 주기(제출됨, 작업 중, 입력 필요, 완료됨 등)를 사용하여 작업 단위를 정의하고 추적합니다. 클라이언트는 고유한 ID로 작업을 시작하여, 장기 실행 프로세스를 포함한 상호 작용을 강력하게 관리할 수 있습니다.
💬 표준화된 메시지 및 데이터 교환: 기본적인 콘텐츠 단위(
Part)로 구성된 일관된 형식의 통신 턴(Message)을 활용합니다. 이는 텍스트(TextPart), 파일(URI 또는 인라인 바이트를 통한FilePart), 구조화된 JSON 데이터(DataPart)를 지원하여 데이터 교환의 명확성과 예측 가능성을 보장합니다.📊 Artifact 처리: 에이전트가 작업 중에 생성한 결과물(예: 보고서, 데이터 세트 또는 최종 구조화된 결과)을 고유한
Artifacts로 관리합니다. 이러한 결과물 또한Parts를 포함하여, 단순한 텍스트 응답을 넘어 복잡한 데이터 출력을 가능하게 합니다.⚡ 실시간 및 비동기 업데이트: 장기 실행 작업을 위해
tasks/sendSubscribe를 구현합니다. 스트리밍을 지원하는 서버는 SSE(Server-Sent Events)를 통해 클라이언트에 실시간 상태 및 Artifact 업데이트를 푸시하여 응답성을 향상시킬 수 있습니다. 또는 직접 스트리밍이 불가능한 경우 비동기 업데이트를 위해 클라이언트 웹훅으로 푸시 알림을 구성할 수 있습니다.🌐 개방형 사양 및 툴링: 모든 프로토콜 구조에 대해 명확하게 정의된 JSON 사양을 활용합니다. 제공된 샘플 클라이언트/서버(Python, JS), 예제 통합(CrewAI, LangGraph, Genkit) 및 명령줄 도구를 통해 개발 및 채택을 가속화할 수 있습니다.
실용적인 사용 사례
엔터프라이즈 워크플로 오케스트레이션: 데이터 검색, 분석 및 보고서 생성이 필요한 내부 프로세스를 상상해 보십시오. 특정 데이터 분석 라이브러리(예: Python의 Pandas)로 구축된 에이전트는 중앙 워크플로 에이전트로부터 A2A를 통해 작업을 수신할 수 있습니다. 분석이 완료되면 구조화된 결과(
DataPart또는FilePartArtifact)를 A2A를 통해 고객에게 보여줄 요약 형식을 지정하고 전송하는 역할을 담당하는 다른 에이전트로 다시 전달할 수 있습니다.특화된 공급업체 에이전트 통합: 귀사는 고객 지원 티켓 분석을 위해 공급업체가 제공한 에이전트와 복잡한 문제를 특정 엔지니어링 팀에 에스컬레이션하기 위한 또 다른 내부 에이전트를 사용할 수 있습니다. A2A를 사용하여 지원 에이전트는 에스컬레이션이 필요한 문제를 식별하고, Agent Card를 통해 적절한 내부 에이전트를 검색하고, A2A를 통해 작업을 시작하여 관련 티켓 세부 정보와 컨텍스트를 안전하게 전달할 수 있습니다.
모듈형 에이전트 시스템 구축: 연구 보조 애플리케이션을 개발 중입니다. 사용자의 복잡한 쿼리를 처리하는 "감독" 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 감독 에이전트는 A2A를 사용하여 하위 작업을 위임합니다. 하나는 학술 논문 검색(특정 API 사용)에 특화된 에이전트, 다른 하나는 텍스트 요약에 능숙한 에이전트(아마도 다른 LLM 사용), 그리고 세 번째는 데이터 시각화를 위한 에이전트일 수 있습니다. A2A는 이러한 모듈 간의 조정, 데이터 전달 및 상태 추적을 용이하게 합니다.
시작하기 및 기여하기
프로토콜에 대해 자세히 알아보십시오.
📚 기술 문서를 읽어보십시오.
📝 JSON 사양을 검토하십시오.
🎬 샘플(클라이언트/서버, 웹 앱, CLI, 프레임워크 통합)을 살펴보십시오.
A2A는 오픈 소스 프로젝트입니다. 프로토콜 사양, 샘플 구현에 기여하거나 GitHub에서 토론에 참여하여 커뮤니티 참여를 장려합니다. 귀하의 피드백은 상호 운용 가능한 AI의 미래를 형성하는 데 도움이 됩니다.
More information on A2A
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
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Month Visit
<5k
Tech used
A2A was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-10.
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OpenAgents는 에이전트 네트워크를 구축하고 AI 에이전트를 대규모로 연결하는 오픈소스 프로젝트입니다. 개발자들은 OpenAgents를 활용하여 수천 개의 에이전트가 함께하는 네트워크를 구축하고 참여함으로써, 하나의 커뮤니티 안에서 협력하고, 복잡한 난제들을 해결하며, 함께 배우고 성장해 나갈 수 있습니다.
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Agent Squad: 복잡한 대화 흐름을 위해 AI 에이전트 팀을 조율하는 오픈 소스 프레임워크입니다. Python 및 TS를 지원하며, 유연한 컨텍스트 및 라우팅 기능을 제공합니다.
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Atomic Agents: 예측 가능한 AI를 위한 Python 프레임워크입니다. 완전한 제어 기능을 갖춘 모듈화되고 신뢰성 높은 에이전트 파이프라인을 구축하세요.