혁신적인 AI 에이전트 상호 운용성 프로토콜 등장: 미래의 협업 시스템을 향한 여정

본 기사는 LLM 기반 자율 에이전트의 상호 운용성을 위한 4가지 핵심 프로토콜(MCP, ACP, A2A, ANP)을 소개하고, 각 프로토콜의 특징과 단계적 도입 로드맵을 제시하여 안전하고 확장 가능한 AI 에이전트 생태계 구축에 대한 비전을 제시합니다.

혁신적인 AI 에이전트 상호 운용성 프로토콜 등장: 미래의 협업 시스템을 향한 여정

최근 급속한 발전을 거듭하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자율 에이전트는 다양한 시스템과의 통합, 맥락 데이터 공유, 그리고 여러 작업들의 조율을 위해 강력하고 표준화된 프로토콜을 필요로 합니다. 임시적인 통합 방식은 확장성, 보안, 그리고 다양한 분야에 걸친 일반화에 어려움을 겪습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, Abul Ehtesham, Aditi Singh, Gaurav Kumar Gupta, Saket Kumar 연구팀은 최근 네 가지 주목받는 에이전트 통신 프로토콜을 조사하여 발표했습니다. Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), Agent Network Protocol (ANP) 가 바로 그것입니다. 각 프로토콜은 서로 다른 배포 환경에서 상호 운용성 문제에 접근하는 독특한 방식을 제공합니다.

MCP는 안전한 도구 호출과 형식화된 데이터 교환을 위한 JSON-RPC 클라이언트-서버 인터페이스를 제공합니다. ACP는 멀티파트 메시지와 비동기 스트리밍을 통해 REST 기반 메시징을 도입하여 다중 모드 에이전트 응답을 지원합니다. A2A는 기능 기반 에이전트 카드를 통해 피어투피어 작업 아웃소싱을 가능하게 하여 기업 규모의 워크플로우를 지원합니다. 마지막으로 ANP는 분산 식별자(DID)와 JSON-LD 그래프를 사용하여 개방형 네트워크 에이전트 검색과 안전한 협업을 지원합니다.

연구팀은 상호 작용 모드, 검색 메커니즘, 통신 패턴, 보안 모델 등 여러 측면에서 이들 프로토콜을 비교 분석했습니다. 그 결과, 도구 접근을 위한 MCP를 시작으로, 다중 모드 메시징을 위한 ACP, 협업적 작업 실행을 위한 A2A, 그리고 분산 에이전트 시장을 위한 ANP로 확장하는 단계적 도입 로드맵을 제안합니다.

이 연구는 LLM 기반 에이전트의 안전하고, 상호 운용 가능하며, 확장 가능한 생태계를 설계하기 위한 포괄적인 기반을 제공합니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, AI 에이전트 간의 효율적이고 안정적인 협업 시스템 구축을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 이러한 프로토콜의 발전과 실제 적용을 통해 더욱 강력하고 지능적인 AI 시스템이 구축될 것으로 기대됩니다. 🎉