안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.
오늘은 논문 "A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP)" 를 통해 앞으로의 인공지능과 LLM의 미래, 그리고 MCP 기술들에 대해 알아보겠습니다.
이번 편은 시리즈로 나올 예정이며, 그 중 1편 입니다.
해당 논문을 차근차근 곱씹어서 드릴테니, 주의깊게 집중해주세요
업무 현장에서 겪는 연결의 고통
최근 1~2년 사이 다수의 회사와 조직이 Research Agent Report, 보고서 자동화 봇 같은 LLM 기반 도구를 빠르게 도입했습니다.
그러나 팀마다 프롬프트 구조, API 토큰 관리, 출력 포맷이 달라
두 에이전트를 같은 파이프라인에 넣는 순간 통합 비용이 폭증합니다.
논문은 이러한 상황을 USB‑C 등장 이전 모바일 충전 시장에 비유합니다.
제조사마다 5핀·8핀 단자를 고집했던 시절에는 케이블을 기기별로 따로 챙겨야 했고,
지금은 에이전트마다 말이 달라 변환 어댑터(커스텀 코드)를 계속 추가해야 한다는 뜻입니다.
마치 집단적 독백 같이 Agent가 자기 할 말만 한다 이거죠.
집단적 독백의 현장
집단적 독백처럼 마치
상호운용성 부재가 불러오는 보안·비용 문제
규격이 없으면 불편만 생기는 것이 아닙니다.
각 팀이 자체적으로 정의한 스키마와 인증 절차는
외부 벤더와 연계할 때 거의 재구축에 가깝게 수정되며,
과정에서 토큰 노출·권한 상승과 같은 사고가 잇달아 보고됩니다.
즉 상호운용성 부족은 곧 보안 리스크이자 유지비 증가 요인입니다.
논문에서 말하는 문제점
프로토콜의 정의와 필요성
프로토콜은 두 시스템이 정보를 주고받기 위해 미리 약속한 형식·절차·보안 규칙의 집합입니다.
이메일에 SMTP, 웹에 HTTP가 있듯
LLM 에이전트 세계에도 툴 호출 방식은 이렇게, 세션 관리는 저렇게라고 정해 둔 표준이 있다면
모델·프레임워크가 달라도 즉시 연결이 가능합니다.
논문은 이를 상호운용성(Interoperability) 확보의 출발점으로 제시합니다.
네 가지 핵심 Pain Point와 ‘프로토콜 4형제’
- LLM 컨텍스트 표준 부
- 대형 모델은 프롬프트, 툴 목록, 샘플링 파라미터 같은 맥락 정보를 정확히 받아야 원하는 출력을 냅니다.기존 시스템은 이를 넘기는 방식이 제각각이라 프롬프트가 잘리거나 타입이 뒤틀리는 문제가 잦습니다.
- MCP(Model Context Protocol)는 JSON‑RPC로 툴·리소스·프롬프트를 표준화해 플러그만 바꿔 끼우면 바로 동작하도록 설계됐습니다.
- MCP에 대한 내용은 아래 포스팅을 참고해주세요
- 이질적 에이전트 간 대화 장벽
- 조직에는 Python CrewAI로 만든 봇과 Node.js LangGraph 기반 봇이 공존하기도 합니다.
- 메시지 포맷과 세션 모델이 달라 서로 호출하기 어려운데, ACP(Agent Communication Protocol)는 REST 멀티파트 메시지를 기본 단위로 삼아 텍스트·이미지·JSON·파일을 순서대로 묶어 송수신함으로써 이 장벽을 해소합니다.
- 조직형 협업 프레임 부족
- 여러 부서가 하나의 워크플로를 돌리려면 ‘작업 위임’과 ‘산출물 추적’ 기능이 필요합니다.
- A2A(Agent‑to‑Agent)는 Agent Card와 Task·Artifact 패턴을 정의해 원격 에이전트의 능력과 결과물을 구조적으로 관리합니다.
- 인터넷 기반 탈중앙 상호작용 한계
- 벤더·조직을 넘나드는 오픈 네트워크 단계에서는 중앙 레지스트리가 병목이 됩니다.
- ANP(Agent Network Protocol)는 W3C DID와 JSON‑LD를 이용해 에이전트가 스스로를 웹 문서처럼 게시·색인·검색하도록 만들며, 메타 프로토콜 협상으로 초면인 에이전트끼리도 즉시 연결합니다.
출처) 논문
이처럼 MCP → ACP → A2A → ANP로 이어지는 네 단계는 컨텍스트 표준화, 멀티모달 메시지, 기업형 작업 위임, 탈중앙 네트워크라는 서로 다른 난이도와 범위를 순차적으로 해결합니다.
결과적으로 조직은 작은 실험에서 전체 자동화, 나아가 외부 시장 연동까지
위험을 단계별로 통제하며 확장할 수 있습니다.
마무리 : 첫걸음을 위한 두 가지 실천 방안
에이전트 생태계는 이제 프로토콜 시대의 문턱에 들어섰습니다.
USB‑C가 결국 충전 단자를 통일했듯, 표준이 만드는 파급효과는 시간이 갈수록 커질 전망입니다.
지금부터 준비할 현실적인 방법은 다음과 같습니다.
- 사내 챗봇·스크립트부터 MCP 스키마를 시험 도입해 프롬프트 난립을 줄입니다.
- 새로운 에이전트를 개발할 때 우리가 보내는 메시지를 외부가 바로 이해할 수 있는가를 자체 점검 항목에 포함합니다.
작은 규격화를 축적하다 보면, 머지않아 귀사의 에이전트도 추가 코딩 없이 다른 서비스와 자연스럽게 협력하는 환경을 누리게 될 것입니다.
다음 글에서는 프로토콜 진화사를 살펴보며 ‘에이전트 통신 언어’가 어디서 출발해 어떻게 발전해 왔는지를 조명하겠습니다.
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감사합니다.
본 글은 논문
Abul Ehtesham, Aditi Singh, Gaurav Kumar Gupta, Saket Kumar, "A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP)", arXiv 2505 02279
을 참조했습니다.
- 이질적 에이전트 간 대화 장벽