'AI 캐즘' 속 나타난 MCP vs A2A…AI 에이전트 시대 앞당길까

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AI 에이전트 소통 규약 잇따라 발표

개발자 커뮤니티 깃허브엔 한글문서 제어 MCP도

(서울=연합뉴스) 조성미 기자 = 인공지능(AI) 국면에서 거대언어모델(LLM) 다음 주인공은 'AI 에이전트'가 될 것으로 기대를 모았지만, 일상부터 업무까지 사람을 대신해주는 똑똑한 비서 서비스의 출현은 아직 요원해 보인다.

자율주행차처럼 AI도 캐즘(Chasm·일시적 수요 정체)에 빠진 것 아니냐는 이야기가 나오는 가운데 최근 AI 핵심 기업들이 AI 에이전트 일상화를 앞당길 기술 표준을 잇달아 내놓으며 주목받고 있다.

23일 AI 업계에 따르면 AI 에이전트가 인간의 지능과 유사한 수준으로 발전한다고 해도 일상화의 관건은 에이전트끼리 서로 소통하고 외부 서비스와 연동되는지 여부에 달려 있다.

사람이 사회적 동물로서 일상과 업무를 해내듯 AI 에이전트도 독자적으로 존재하기보다 다른 에이전트들과 연결될 때 비로소 항공편 예약, 장보기, 사내 데이터 분석 등의 복잡한 임무를 해낼 수 있기 때문이다.

지금까지 AI가 외부 서비스와 소통하는 가장 기본적인 방법은 외부 앱 및 서비스의 API(응용 프로그램 인터페이스)를 끌어오는 것이었다.

문제는 서비스별로 각각의 API가 존재하고 저마다 사용하는 데이터 형식이나 인증 방식이 달라 AI 에이전트가 각각을 모두 익혀 활용하는 데는 한계가 분명했다.

이를 해결하기 위한 표준화된 약속으로 앤트로픽 등은 개방형 MCP(Model Context Protocol)를 내놓으며 AI 업계 이목을 끌었다.

다양한 서비스 제공자들이 MCP 규약에 맞춰 자신의 서비스를 '스킬' 형태로 제공하면 AI 개발자들은 AI 앱 마켓 등의 구매처(마켓플레이스)에서 필요한 기능을 찾아 쓸 수 있게 된 것이다.

일례로 개발자 커뮤니티 깃허브에는 최근 한글과컴퓨터의 문서 파일(HWP)을 클로드와 같은 AI 모델이 제어할 수 있도록 해주는 MCP 서버 파일이 등장하기도 했다.

구글은 이에 뒤질세라 최근 '에이전트 투 에이전트'(A2A) 프로토콜을 발표했다.

구동이 가벼운 소형 AI가 각자의 역할을 맡고 필요할 때 서로 연결되는 분산형 협업 시스템이라는 것이 MCP와 차이점이다.

구글이 검색, 지도, 이메일, 클라우드 등 자사 생태계 내에서 AI 에이전트가 최대한 매끄럽고 효율적으로 작동하도록 설계한 자체 표준 방식으로, 구글 서비스와의 연동과 개발 편의성이 강점으로 꼽힌다.

AI 에이전트화의 핵심 기술을 보유한 스윗의 이주환 대표는 "MCP가 특정 회사에 종속되지 않고 누구나 참여해 에이전트와 서비스를 연결하는 '만국 공용어'를 만들려는 시도라면 A2A는 특정 국가가 자국 내에서 매우 효율적인 통신 시스템과 언어를 구축하려는 것"이라고 비유했다.

이 대표는 "하위 레벨의 연결과 소통 방식이 표준화될수록 스윗의 슈퍼워크와 같은 상위 플랫폼은 에이전트 생성, 관리, 자동화 등 더 고차원적인 가치를 제공하는 데 집중할 수 있게 됐다"고 부연했다.

MCP 등의 AI 에이전트 프로토콜을 활용해 서비스를 고도화하는 국내외 기업들의 시도도 활발하다.

올거나이즈는 기업 시스템의 안정성과 보안을 위해 완전히 분리된 환경 내에서 MCP 구현이 가능한 서비스를 발표하면서 "최근 많은 기업이 MCP 기반 에이전트 구현에 나서고 있지만 실질적으로 보안 요건을 만족시키는 시스템은 드물다"고 설명했다.

클라우드플레어는 플랫폼상에 원격 MCP 서버를 최초로 구축·배포했다며 "개발자들이 단 몇 분 만에 강력한 AI 에이전트를 쉽고 저렴하게, 대규모로 구축할 수 있게 된 것"이라고 강조했다.

한 정보기술(IT) 전문가는 "구글이 개인 개발자들이 엄두를 못 낼 AI 서비스 과금·결제 부분을 A2A 기술로 해결하면 이를 기반으로 MCP를 활용한 AI 에이전트 서비스가 풍부해질 것"이라고 예상했다.

csm@yna.co.kr

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