A2A: Google, AI 인텔리전스 간 통신을 위한 개방형 프로토콜 출시

일반 소개

A2A(에이전트2에이전트)는 서로 다른 프레임워크 또는 공급업체에서 개발한 인공지능이 서로 소통하고 협업할 수 있도록 Google에서 개발한 오픈 소스 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 인공지능이 서로의 기능을 발견하고 작업을 공유하며 작업을 완료할 수 있는 표준화된 방법을 제공하며, A2A가 해결하는 핵심 문제는 엔터프라이즈 AI에서 인공지능이 상호 운용할 수 없는 문제입니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅되며 누구나 무료로 코드를 다운로드하여 사용하거나 개발에 참여할 수 있도록 공개되어 있습니다. 이미 Salesforce, SAP 등 50개 이상의 기업이 A2A를 지지했으며, Google은 A2A를 통해 인텔리전스를 위한 공통 언어를 확립하고 현장에서 다중 인텔리전스 협업을 촉진할 수 있기를 기대하고 있습니다.

기능 목록

• 장시간 작업 처리를 위한 지능형 바디 간 작업 생성, 할당 및 상태 추적을 지원합니다.
• offerAgentCard를 사용하여 인텔리전스의 기능, 주소 및 인증 요구 사항을 JSON 형식으로 기록합니다.
• 텍스트, 양식, 양방향 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 형태의 상호 작용과 호환됩니다.
• 비동기 작업 처리가 지원되며 인텔리전스가 백그라운드에서 실행될 수 있습니다.
• SSE(서버 푸시 이벤트)를 통해 스트리밍 기능 및 실시간 작업 상태 업데이트를 제공합니다.
• 푸시 알림이 지원되며, 인텔리전스는 작업 진행 상황을 클라이언트에게 선제적으로 보낼 수 있습니다.
• 통신 보안을 보장하고 인텔리전스 간의 데이터 교환을 보호하세요.

도움말 사용

A2A는 오픈 소스 프로토콜로 사용하기 전에 약간의 프로그래밍 지식이 필요합니다. 다음은 빠르게 시작하는 데 도움이 되는 자세한 단계입니다.

획득 및 설치

1. GitHub 리포지토리에 액세스하기
   A2A의 공식 페이지인 https://github.com/google/A2A 를 엽니다. 첫 페이지의 README에 프로젝트 배경과 기본 가이드라인이 설명되어 있습니다.
2. 코드 다운로드
   명령줄에 입력합니다:

git clone https://github.com/google/A2A.git

카탈로그를 다운로드하여 이동합니다:

cd A2A

3. 종속성 설치
   A2A는 파이썬과 자바스크립트를 모두 지원하며, 파이썬의 경우 파이썬 3.8 이상을 설치하여 실행해야 합니다:

pip install -r requirements.txt

그렇지 않은 경우requirements.txt입력samples/python/common특정 종속성을 확인합니다.

4. 실행 예제
   리포지토리는 몇 가지 예를 제공합니다. Python "비용 환급" 스마트바디를 예로 들어 보겠습니다:

• 로 이동samples/python/agents/google_adk.
• 설정.env파일에 구성을 입력합니다(예: 포트 번호, 자세한 내용은 README 참조).
• 실행 중입니다:

  python main.py
  

그러면 기본 A2A 서버가 시작됩니다.

주요 기능

1. A2A 서버 설정하기

A2A의 핵심은 인텔리전스가 서버를 실행하도록 하는 것입니다. 단계는 다음과 같습니다:

• 지능형 바디 코드 작성
  파이썬에서 상속은A2AServer클래스. 예를 들어, 간단한 에코 인텔리전스입니다:

from common.server import A2AServer
class EchoAgent(A2AServer):
def handle_message(self, message):
return {"content": {"text": f"回声: {message.content.text}"}}

• 서버 시작
  구현:

  agent = EchoAgent()
  agent.run(host="0.0.0.0", port=8080)
  

  다른 인텔리전스는 다음과 같이 식별할 수 있습니다.http://localhost:8080/a2a액세스.

2. 다른 인텔리전스에 연결하기

A2A는 클라이언트-서버 통신을 지원합니다:

• 클라이언트 만들기
  활용A2AClient연결:

  from common.client import A2AClient
  client = A2AClient("http://localhost:8080/a2a")
  

• 메시지 보내기
  메시지 보내기:

  message = {"content": {"text": "测试消息"}, "role": "user"}
  response = client.send_message(message)
  print(response["content"]["text"])
  

3. 에이전트 카드 검색 기능 사용

모든 지능적인 신체에는AgentCard를 클릭하고 그 기능을 문서화합니다:

• 메소드를 가져옵니다:

  curl http://localhost:8080/a2a/card
  

• 반환된 JSON에는 스마트바디의 이름, 기능에 대한 설명, 지원되는 작업이 포함됩니다.

4. 위임 처리

A2A는 작업 관리를 지원합니다:

• 위임장 제출
  작업 요청을 보냅니다:

  task = {"task_type": "analyze", "data": "示例数据"}
  task_id = client.submit_task(task)
  

• 추적 상태
  미션 진행 상황에 대해 문의하세요:

  status = client.get_task_status(task_id)
  print(status)  # 如：submitted, working, completed
  

5. 스트리밍

지원 문의streaming를 설정하면 클라이언트는 실시간으로 업데이트를 받을 수 있습니다:

• 활용tasks/sendSubscribe작업 제출.
• 예를 들어 서버는 SSE를 통해 상태 또는 결과를 반환합니다:

  event: TaskStatusUpdateEvent
  data: {"task_id": "123", "state": "working"}
  

6. 푸시 알림

지원pushNotifications서버가 클라이언트에 사전 알림을 보낼 수 있습니다:

• 웹훅을 설정합니다:

  client.set_push_notification_webhook("https://your-webhook-url")
  

• 작업이 업데이트되면 서버가 메시지를 푸시합니다.

주의

• 종속성 충돌을 피하려면 가상 환경에서 실행하는 것이 좋습니다.
• 샘플 코드는samplesCrewAI, LangGraph 등 다양한 프레임워크를 다루는 카탈로그입니다.
• 도움이 필요하면 GitHub의 토론에서 질문하세요.

이 단계를 통해 A2A 인텔리전스를 구축 및 실행하고 커뮤니케이션 기능을 경험할 수 있습니다.

JSON 형식 프로토콜 파일

https://github.com/google/A2A/blob/main/specification/json/a2a.json

애플리케이션 시나리오

1. 엔터프라이즈 미션 협업
   하나의 재무 인텔리전스가 클레임을 수집하고, 다른 승인 인텔리전스가 이를 검토하며, A2A를 통해 원활하게 협력하여 프로세스 자동화를 완료할 수 있습니다.
2. 크로스 플랫폼 고객 서비스
   한 인텔리전스는 텍스트 문의를 처리하고 다른 인텔리전스는 음성 요청을 처리하며, A2A를 통해 정보를 공유하여 효율성을 향상시킵니다.
3. 개발 테스트
   개발자는 A2A를 사용하여 다중 지능형 신체 환경을 시뮬레이션하고 프로토콜 또는 프레임워크 호환성을 테스트합니다.

QA

1. A2A는 어떤 언어를 지원하나요?
   공식 예제는 파이썬과 자바스크립트로 되어 있지만, 프로토콜은 언어에 독립적이며 다른 언어로 구현할 수 있습니다.
2. 무료인가요?
   예, A2A는 완전한 오픈 소스이며 코드는 무료이지만 이를 실행하기 위한 서버 비용이 발생할 수 있습니다.
3. 프로토콜을 어떻게 개선할 수 있나요?
   GitHub에 이슈를 제출하거나 Google 설문지를 통해 비공개 피드백을 제공하세요.

A2A 프로토콜: Google은 AI 에이전트 상호 연결의 미래에 베팅하고 있나요?

반복적이거나 복잡한 작업을 자율적으로 처리하여 생산성을 높여줄 것으로 기대되는 인공지능(AI) 에이전트가 기업 애플리케이션에서 개념에서 현실로 다가오고 있습니다. IT 지원 자동화부터 공급망 계획 최적화에 이르기까지 기업 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 배포하는 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 하지만 서로 다른 프레임워크를 기반으로 구축된 여러 공급업체의 에이전트를 어떻게 효과적으로 협업할 수 있을까요?

현재의 AI 에이전트는 시스템과 애플리케이션의 경계를 넘나들며 상호 작용하기 어려운 정보의 사일로처럼 작동하는 경향이 있습니다. 이로 인해 더 큰 가치를 제공할 수 있는 잠재력이 크게 제한됩니다. 이러한 상황을 해결하기 위해 Google Cloud는 최근 Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow 등을 포함한 50개 이상의 기술 파트너 및 서비스 제공업체와 함께 A2A(Agent2Agent)라는 개방형 프로토콜을 출시했습니다.

장벽 허물기: A2A 계약의 핵심 목표

A2A 프로토콜은 기반 기술이나 개발자에 관계없이 AI 에이전트가 안전하게 통신하고 정보를 교환하고 작업을 조정할 수 있는 표준 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 점점 더 세분화되는 AI 에이전트 생태계를 위한 공통의 '언어'와 '규칙'처럼 들립니다.

A2A는 단순히 또 하나의 도구로 호출되는 것이 아니라 에이전트 간에 보다 자연스럽고 구조화되지 않은 협업을 가능하게 하려고 시도합니다. 이는 여러 에이전트가 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 함께 작업해야 하는 복잡한 작업을 처리하는 데 매우 중요합니다. 채용 관리자가 개인 에이전트에게 간단히 지시를 내리고, 해당 에이전트가 다른 시스템에 수동으로 개입할 필요 없이 이력서 심사, 인터뷰 예약, 신원 조회를 전문으로 하는 다른 에이전트와 자동으로 협업한다고 상상해 보세요.

A2A는 갑자기 만들어진 것이 아니라 HTTP, SSE, JSON-RPC 등과 같은 기존의 성숙한 표준을 기반으로 구축되었기 때문에 기존 IT 아키텍처에 통합하는 데 있어 장벽이 낮다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 기업이 기존 IT 아키텍처에 통합하는 데 있어 장벽이 낮아집니다. 동시에 이 프로토콜은 보안을 강조하며 엔터프라이즈 수준의 인증 및 권한 부여 체계를 지원합니다. 또한 텍스트, 오디오, 비디오 및 기타 양식에 대한 지원은 향후 애플리케이션에 대한 좋은 징조입니다.

구글은 A2A의 설계가 에이전트 시스템의 대규모 내부 배포에 대한 경험을 바탕으로 이루어졌으며, 다음과 같이 보완하기 위한 것이라고 말합니다. 인류학 소개 Model Context Protocol (MCP)MCP가 상담원에게 필요한 도구와 상황별 정보를 제공하는 데 중점을 둔다면 A2A는 상담원 간의 직접적인 커뮤니케이션과 협업 프로세스에 더 중점을 둡니다. MCP가 상담원에게 필요한 도구와 상황별 정보를 제공하는 데 중점을 둔다면 A2A는 상담원 간의 직접적인 커뮤니케이션과 협업 프로세스에 더 중점을 둡니다.

A2A는 어떻게 작동하나요?

공개된 사양 초안에 따르면 A2A 상호작용은 '클라이언트 에이전트'(작업 시작)와 '원격 에이전트'(작업 실행)를 중심으로 이루어집니다.

핵심 메커니즘은 다음과 같습니다:

1. 기능 검색. 원격 에이전트는 JSON "에이전트 카드"에 자신의 기능을 선언하여 클라이언트 에이전트가 적합한 공동 작업자를 찾는 데 도움을 줍니다. 이는 에이전트를 위한 일종의 "옐로우 페이지"와 비슷합니다.
2. 작업 관리. 상호작용은 '작업'의 완료를 지향합니다. 프로토콜은 작업 객체와 그 수명 주기를 정의하여 즉각적인 완료와 상태 동기화가 필요한 장기 작업을 모두 지원합니다. 작업의 결과물을 "아티팩트"라고 합니다.
3. 협업. 컨텍스트, 답장, 아티팩트 또는 사용자 명령을 전달하기 위해 상담원 간에 메시지가 전송됩니다.
4. 사용자 경험 협상. 메시지에는 상담원이 최종 사용자의 인터페이스 기능에 맞게 원하는 콘텐츠 형식(예: iframe, 동영상, 웹 양식 등)을 협상할 수 있는 다양한 유형의 콘텐츠 '부분'이 포함되어 있습니다.

구체적인 예로 앞서 언급한 소프트웨어 엔지니어 채용 시나리오를 들 수 있습니다. 사용자의 에이전트(클라이언트)는 채용 플랫폼의 데이터를 처리하는 에이전트(원격), 면접 일정 예약을 담당하는 에이전트(원격), 후속 신원 조회를 담당하는 에이전트(원격)를 검색하여 연결하고 A2A 프로토콜을 통해 이들을 조율하여 채용 프로세스를 함께 진행할 수 있습니다.

생태와 과제: 개방형 프로토콜을 위한 전략적 고려 사항

A2A를 개방형 계약으로 출시하고 수많은 업계 파트너를 하나로 묶는 Google Cloud의 선택은 전략적입니다.

우선, 이는 AI 에이전트 분야에서 표준을 확립하고 지배력을 장악하려는 구글의 야망을 반영합니다. 개방형 프로토콜을 통해 폭넓은 참여를 유도하면 폐쇄적인 시스템을 구축하려는 다른 경쟁사에 맞서 구글 클라우드를 중심으로 에이전트 생태계 형성을 가속화할 수 있습니다.

둘째, 통합된 개방형 상호 운용성 표준은 기업 고객에게 분명 환영할 만한 일입니다. 이는 여러 공급업체의 동급 최고의 에이전트를 유연하게 믹스 앤 매치하여 단일 플랫폼에 종속되지 않고 장기적인 통합 비용을 절감할 수 있음을 의미합니다. 수많은 파트너(Box부터 Cohere SAP와 Workday부터 액센츄어와 딜로이트 같은 컨설팅 대기업에 이르는 파트너들의 초기 지원은 시장의 기대를 확인시켜 줍니다. 이러한 파트너들의 적극적인 참여는 기술적 검증을 제공할 뿐만 아니라 각자의 플랫폼과 고객의 프로젝트에서 프로토콜의 실제 적용을 추진하는 데 있어 A2A의 성공에 핵심적인 요소입니다.

그러나 이 협약의 성공이 예견된 결론은 아닙니다. 해결해야 할 과제가 남아 있습니다:

• 채택의 속도와 폭이 넓어집니다. 이 프로토콜의 가치는 광범위한 채택에 있습니다. 충분한 개발자와 기업이 실제로 A2A 표준을 사용하여 에이전트를 구축하고 통합할 수 있을지는 아직 지켜봐야 합니다.
• 표준 진화 및 유지 관리. 개방형 표준은 빠르게 진화하는 AI 기술을 수용하기 위해 지속적인 커뮤니티 의견과 효과적인 거버넌스 메커니즘을 필요로 합니다.
• 검증된 결과. 매우 복잡한 실제 협업 작업을 처리할 때 프로토콜의 견고성, 효율성 및 보안은 프로덕션 환경에서 충분히 테스트되어야 합니다.

A2A의 출시는 AI 에이전트 상호운용성 문제를 해결하기 위한 업계의 노력에서 중요한 진전입니다. 아직 초안 형태이지만 올해 말 정식 버전이 출시될 예정으로, AI 에이전트가 경계를 넘어 협력할 수 있는 미래의 모습을 그려내고 있으며, 이 비전을 실현하는 Google과 파트너의 능력은 기업 자동화 및 AI 도입의 미래에 광범위한 영향을 미칠 것입니다.