/AI Chasm Catalyst
AI 에이전트 간의 상호작용을 정의하는 프로토콜은 최근 몇 년간 급속히 발전해 왔다. 특히 대형 언어 모델(LLM)을 중심으로 한 에이전트 아키텍처가 확산되면서, 툴 호출, 협업, 스트리밍, 상태 관리 등 다양한 요구를 수용하는 프로토콜이 등장하고 있다. 본 기고에서는 현재 주요하게 사용되는 네 가지 프로토콜—MCP, A2A, SLIM, ACP—의 구조와 기능을 기술적으로 비교하고, 최신 사양 업데이트를 반영해 설명한다.
MCP: 툴 호출 중심의 단일 에이전트 연계 프로토콜
Anthropic의 MCP(Multi-Component Protocol)는 단일 에이전트가 외부 툴이나 리소스를 호출할 수 있도록 정의된 개방형 프로토콜이다. 메시지 인코딩은 JSON-RPC를 기반으로 하며, 전송 방식은 로컬 표준입출력과 스트리머블 HTTP를 중심으로 구성된다. 초기 규격에서 사용되던 SSE(Server-Sent Events)는 최신 문서에서 스트리머블 HTTP로 사실상 대체되었다.
MCP는 클라이언트-서버 구조를 따르며, 서버 등록과 사용은 수동 설정이 일반적이다. 데스크톱 환경에서 로컬 서버를 구동해 툴을 연결하는 방식이 흔하며, 툴의 기능을 명시적으로 선언하고 호출하는 구조가 특징이다. MCP는 단일 에이전트의 생산성을 높이는 데 적합하며, 툴 연계가 핵심인 워크플로우에 강점을 가진다.
A2A: 에이전트 간 협업을 위한 태스크 중심 상호작용
구글이 주도하고 리눅스 재단 산하에서 개발 중인 A2A(Agent-to-Agent Protocol)는 에이전트 간 직접 통신과 협업을 위한 개방형 프로토콜이다. 핵심 구성 요소는 JSON 기반의 에이전트 카드(agent card)로, 각 에이전트의 능력과 인터페이스를 기술한다. 이를 통해 상대 에이전트를 탐색하고, 태스크를 생성해 상태를 교환하며, 아티팩트를 주고받는 흐름을 구성한다.
전송 방식은 HTTP와 SSE를 기본으로 하며, 2025년 7월 배포판부터는 gRPC가 공식적으로 지원된다. 또한 보안 카드 서명 기능이 추가되어 에이전트 간 인증과 신뢰성 확보가 가능해졌다. A2A의 통신 모델은 피어 투 피어 기반이며, 탐색은 에이전트 카드와 마켓플레이스, 디렉터리 서비스를 통해 보완된다. 엔터프라이즈 파트너 생태계가 빠르게 확장 중이며, 다중 에이전트 간 역할 분담과 협업이 필요한 시나리오에 적합하다.
SLIM: 저지연 스트리밍과 보안 중심의 데이터 평면
시스코 아웃시프트와 AGNTCY가 공동 개발한 SLIM(Secure Low-latency Interaction Messaging)은 보안성과 저지연성을 강조하는 데이터 평면 프로토콜이다. gRPC 기반의 HTTP2와 프로토버프를 통해 요청-응답, 스트리밍 등 다양한 통신 패턴을 처리하며, 대량 메시징에 최적화되어 있다.
SLIM은 명시적 세션 레이어를 포함하고 있어 노드 간의 세션 상태를 관리할 수 있다. 게이트웨이를 통해 라우팅, 인증, 관찰가능성(observability)을 구현하며, 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 보안성과 통제력을 제공한다. 고속 통신과 세션 기반 인증이 필요한 환경에서 유리하며, 실시간 데이터 교환이 핵심인 시스템에 적합하다.
ACP: REST 기반 상호 운용성과 분산 세션 관리
IBM이 주도하고 리눅스 재단 산하에서 개발 중인 ACP(Agent Communication Protocol)는 HTTP 네이티브의 REST형 프로토콜로, 에이전트 간 상호 운용성을 목표로 설계되었다. 동기 및 비동기 통신, 스트리밍을 모두 지원하며, 멀티모달 메시지 구조와 분산 세션 개념을 통해 런타임 상태를 추적할 수 있다.
발견 방식은 오픈 매니페스트, 레지스트리 기반, 임베디드 메타데이터 등 다양한 옵션을 제공하며, 단일 서버부터 분산 멀티서버까지 다양한 토폴로지를 허용한다. ACP는 기존 API 자산과의 연계가 용이하고, REST 기반의 단순한 구조 덕분에 운영과 유지보수가 수월하다. IBM은 ACP를 기반으로 한 오픈소스 에이전트 플랫폼 BeeAI를 공개했으며, 이를 통해 다양한 프레임워크와 언어의 에이전트를 느슨하게 묶어 서비스화할 수 있다.
실무 적용을 위한 기술적 고려사항
각 프로토콜은 설계 철학과 구현 방식이 다르므로, 실무 적용 시 다음과 같은 기술적 요소를 고려해야 한다.
• 보안 및 인증: 게이트웨이 구성, 디렉터리 서비스, 카드 서명 등 인증 방식과 세션 저장 위치를 명확히 정의해야 한다.
• 통신 성능: 대역폭과 지연에 민감한 환경에서는 SLIM이나 gRPC를 지원하는 A2A가 유리하다.
• 운영 복잡도: REST 기반의 ACP는 운영 단순성과 기존 API 자산 재사용에 강점을 가진다.
• 툴 연계: MCP는 툴 호출과 컨텍스트 제공을 표준화해 단일 에이전트의 외부 연계를 쉽게 만든다.
선택 가이드
• MCP: 단일 에이전트에 외부 도구를 빠르게 연계하고자 할 때 적합하다.
• A2A: 다수 에이전트를 상호 협상시키고 협업 구조를 구성할 때 유리하다.
• SLIM: 초저지연 대량 메시징과 보안 게이트웨이 통제가 필요한 환경에 적합하다.
• ACP: 다양한 프레임워크와 언어의 에이전트를 느슨하게 묶어 확장하고자 할 때 무난하다.
조직은 기존 인프라, 보안 체계, 통신 패턴, 운영 인력의 숙련도에 따라 혼합 적용을 고려하는 것이 현실적인 접근이다.
맺음말
AI 에이전트 프로토콜은 단순한 메시지 교환을 넘어, 능력 탐색, 상태 추적, 보안 인증, 스트리밍 등 복합적인 기능을 요구받고 있다. MCP, A2A, SLIM, ACP는 각각의 목적과 환경에 맞춰 설계된 프로토콜이며, 최신 사양을 반영한 기술적 이해를 바탕으로 선택과 적용이 이루어져야 한다. 앞으로도 이들 프로토콜은 에이전트 생태계의 확장과 함께 지속적으로 진화할 것으로 보인다.