A2A 전략 핵심: 이중 정의와 "에이전트 컴퓨팅"의 초석
마이크로소프트의 "A2A" 전략은 간단히 말해 두 가지 주요 측면을 포함합니다. 첫째, 익숙한 "애플리케이션 대 애플리케이션"(Application-to-Application) 자동화는 다양한 소프트웨어 시스템이 원활하게 통신하고 정보 사일로를 허물도록 지원합니다. 둘째, 미래 지향적인 "에이전트 대 에이전트"(Agent-to-Agent) 협업은 AI 에이전트가 플랫폼과 조직을 넘어 원활하게 통신하고 협력할 수 있도록 합니다. 이는 단순한 기술 동향이 아니라 "에이전트 컴퓨팅(Agentic Computing)"으로의 근본적인 전환입니다.
마이크로소프트의 목표는 고도로 상호 연결되고 지능적으로 자율적인 기업 시스템의 새로운 생태계를 구축하는 것입니다. A2A와 같은 개방형 프로토콜을 수용하고 이를 심층적으로 통합함으로써 마이크로소프트는 AI 분야의 상호 운용성을 적극적으로 추진하고 있으며, 지능이 더 이상 단일 애플리케이션이나 인터페이스에 국한되지 않는 개방적이고 협력적인 지능형 미래를 만드는 데 전념하고 있습니다.
두 가지 전략적 기둥: 기술 기반 공개
에이전트 대 에이전트(A2A) 프로토콜
마이크로소프트는 개방형 A2A 표준(Google에서 시작)을 채택하여 AI 에이전트가 Semantic Kernel 또는 LangChain과 같은 다양한 도구로 구축되었더라도 장벽 없이 통신할 수 있도록 합니다. 주요 기술 사항:
- 에이전트 카드: 에이전트의 "명함"으로, 해당 기능을 빠르게 이해할 수 있습니다.
- 작업 및 수명 주기: 손쉬운 관리 및 추적을 위한 표준화된 작업 흐름입니다.
- 메시지 및 아티팩트: 정보 및 결과의 효율적인 교환을 위한 명확한 통신 형식입니다.
- 스트리밍 및 푸시: 보다 시기적절한 상호 작용을 위한 실시간 업데이트 및 사전 알림입니다.
A2A 프로토콜은 구조화된 에이전트 통신을 가능하게 합니다. 즉, 목표를 안전하고 관찰 가능하게 교환하고, 상태를 관리하고, 작업을 호출하고, 결과를 반환합니다.
엔터프라이즈급 보안: Microsoft Entra ID mTLS 상호 암호화 Azure AI Content Safety 및 전체 감사 로그는 안전하고 신뢰할 수 있는 통신을 보장합니다.
Azure Integration Services (AIS)
엔터프라이즈 애플리케이션 연결을 위한 "스위스 군용 칼"로, 기존 애플리케이션 통합 및 새로운 에이전트 시나리오를 위한 견고한 백본을 제공합니다. 핵심 서비스는 다음과 같습니다.
- Logic Apps: 빌딩 블록을 조립하는 것처럼 자동화된 비즈니스 프로세스를 구축합니다.
- Service Bus: 안전한 메시지 전달을 보장하는 신뢰할 수 있는 메시지 "택배"입니다.
- API Management: API의 "관리자"로서 게시, 관리 및 보호를 통합합니다.
- Event Grid: 다양한 시스템 이벤트에 대한 실시간 응답을 위한 이벤트 "방송국"입니다.
- Data Factory: 방대한 데이터의 효율적인 통합 및 변환을 위한 데이터 "처리 공장"입니다.
AIS는 AI 에이전트가 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 상호 작용할 수 있도록 하는 "고속도로"이며, 에이전트가 데이터에 효과적으로 액세스하고 작업을 실행할 수 있도록 보장합니다.
핵심 지원 플랫폼: 에이전트 애플리케이션 개발 가속화
Azure AI Foundry
전 세계 70,000개 이상의 기업 및 디지털 네이티브 기업(예: Atomicwork, Epic, Fujitsu, Gainsight, H&R Block, LG Electronics)이 신뢰하는 "에이전트 팩토리"입니다. 새로운 에이전트 서비스는 단 4개월 만에 10,000개 이상의 조직을 유치했습니다. A2A 프로토콜을 통해 거버넌스 및 서비스 수준 계약(SLA)을 보장하면서 내부 및 외부 도구에 걸친 복잡한 다중 에이전트 워크플로를 구축하고 오케스트레이션할 수 있습니다.
Microsoft Copilot Studio
230,000개 이상의 조직(포춘 500대 기업의 90% 포함)이 이미 사용하고 있습니다. A2A 상호 운용성을 통해 Copilot Studio에서 구축된 에이전트는 다른 플랫폼에서 구축되었거나 마이크로소프트 생태계 외부에서 호스팅되는 외부 에이전트를 안전하게 호출하여 Copilot의 기능을 크게 확장할 수 있습니다.
Semantic Kernel
대규모 언어 모델과 C#, Python과 같은 프로그래밍 언어를 쉽게 결합하여 A2A 통신이 가능한 AI 에이전트를 구축할 수 있는 오픈 소스 "마법 지팡이"입니다. 마이크로소프트는 개발자가 알고 사랑하는 도구를 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
A2A 전략이 기업에 제공할 수 있는 고유한 가치는 무엇입니까?
운영 효율성 급증
복잡한 프로세스를 자동화하고, 에이전트 협업을 지원하며, 직원 잠재력을 발휘합니다.
데이터 기반 의사 결정
데이터 일관성과 정확성을 개선하여 더 깊은 통찰력과 더 현명한 결정을 내립니다.
IT 아키텍처 현대화
시스템 확장성과 미래 적응성을 강화하여 기술 반복에 대한 두려움이 없습니다.
AI 기반 혁신
사전 예방적 운영, 정확한 예측을 지원하고 새로운 지능형 애플리케이션을 육성합니다.
구성 가능한 지능형 시스템 구축
조직 및 클라우드 경계를 넘어 지능형 기능을 유연하게 조합하여 필요에 따라 솔루션을 구축합니다.
개방적이고 상호 연결된 생태계
기술 장벽을 허물고 공급업체 간 및 플랫폼 간 협업을 촉진하며 종속성을 방지합니다.
A2A 수용: 고려해야 할 과제 및 보안 문제
주요 과제
- 신규 시스템과 기존 시스템의 통합: 구현이 다소 복잡할 수 있습니다.
- 비용 및 리소스: 투자 및 관리에 대한 신중한 계획이 필요합니다.
- 기술 표준의 진화: 계속 학습하고 최신 정보를 유지해야 합니다.
AI 에이전트 보안 위험
- 에이전트 "속이기": 프롬프트 주입 공격에 주의하십시오.
- 도구가 "손상됨": 외부 도구의 남용을 방지합니다.
- 신원 "도용": 스푸핑 및 통신 중독에 주의하십시오.
- 코드가 "실행됨": 원격 코드 실행 위험을 완화합니다.
마이크로소프트의 대응 방식: 보안과 신뢰가 기본
마이크로소프트는 A2A 통신을 성숙한 엔터프라이즈급 보안 프레임워크(예: 인증을 위한 Microsoft Entra ID, 채널 암호화를 위한 mTLS, 콘텐츠 조정을 위한 Azure AI Content Safety)에 깊이 통합하고 샌드박스 실행, 최소 권한, 데이터 손실 방지(DLP) 및 포괄적인 감사 로그를 보완하여 신뢰할 수 있고 안전하며 규정을 준수하는 에이전트 생태계를 적극적으로 구축하고 있습니다. Azure AI Foundry에는 기본적으로 신뢰 메커니즘이 내장되어 있어 점점 더 개방적이고 분산된 환경에서도 보안, 규정 준수 및 책임이 가장 중요하게 유지되도록 보장합니다.
미래는 여기에 있습니다: "에이전트 컴퓨팅"이 새로운 소프트웨어 패러다임을 주도합니다
"에이전트 컴퓨팅(Agentic Computing)" 은 일시적인 추세가 아니라 소프트웨어를 구축하고, 의사 결정을 내리고, 가치를 창출하는 방식의 근본적인 변화입니다. 마이크로소프트의 A2A 전략은 이 거대한 비전의 핵심 초석입니다.
마이크로소프트는 개방형 표준을 장려하기 위해 최선을 다하고 있으며 사양과 도구를 제공하기 위해 A2A GitHub 워킹 그룹에 합류했습니다. A2A 프로토콜의 공개 미리보기는 곧 Azure AI Foundry 및 Copilot Studio에서 제공될 예정입니다. 마이크로소프트는 Autogen, Semantic Kernel, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 개방형 모델에 지속적으로 투자하여 개발자와 기업이 가장 필요로 하는 프로토콜, 모델 및 프레임워크를 지원할 것입니다.
차세대 소프트웨어는 다음과 같습니다.
최고의 에이전트는 고립되어 존재하지 않을 것입니다. 모델, 도메인 및 생태계에 걸쳐 워크플로 내에서 원활하게 작동할 것입니다. 마이크로소프트는 개방성을 핵심으로 이 미래를 구축하고 있습니다. 지능은 그것이 봉사하는 세상만큼이나 무한하고 협력적이어야 하기 때문입니다.
실습: Semantic Kernel 및 A2A 프로토콜 통합 예제
Azure AI Foundry의 Semantic Kernel 프레임워크를 사용하여 경량 JSON-RPC A2A 프로토콜을 통해 코드나 자격 증명을 교환하지 않고 클라우드 간 에이전트 간의 즉각적이고 안전하며 비동기적인 상호 운용을 달성하는 방법을 알아보세요.
A2A 생태계에 대한 마이크로소프트의 기여
A2A 프로토콜은 현재 개발 초기 단계에 있으며 패키지된 라이브러리가 부족하여 개발자가 신속하게 통합을 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 마이크로소프트의 초기 기여는 A2A 코드베이스의 기존 샘플 코드를 직접 활용하여 Semantic Kernel 에이전트가 A2A 생태계에 효과적으로 통합될 수 있음을 보여주는 것을 목표로 합니다. 목표는 고객이 A2A 프로젝트에서 Semantic Kernel을 쉽게 채택할 수 있도록 명확한 통합 경로를 제공하는 것입니다.
SemanticKernelTravelManager
중앙 조정자 역할을 하며 요청을 수신 및 분석하고 컨텍스트에 따라 작업(예: 통화 조회, 여정 계획)을 전문 에이전트에 지능적으로 라우팅합니다.
CurrencyExchangeAgent
통화 관련 작업을 처리하고 외부 API(예: Frankfurter API)를 통합하여 실시간 환율을 제공함으로써 정확한 예산 책정 및 재무 계획을 지원합니다.
ActivityPlannerAgent
사용자 기본 설정 및 예산에 따라 맞춤형 여정 제안, 활동 및 이벤트 예약을 제공하여 맞춤형 여행 경험을 만듭니다.
통합은 어떻게 작동합니까?
- 작업 라우팅 및 위임: TravelManager(조정자)는 전문 에이전트를 플러그인으로 구성합니다. 컨텍스트 인식 및 자동 함수 호출을 사용하여 기본 모델은 요청을 처리할 가장 적절한 에이전트를 지능적으로 결정합니다.
- 에이전트 검색: 에이전트는 구조화된 "에이전트 카드"를 통해 기능을 선언하여 클라이언트 에이전트가 특정 작업에 가장 적합한 에이전트를 효율적으로 식별 및 선택하고 A2A 프로토콜을 통해 원활하게 통신할 수 있도록 합니다. 이 예에서는 Semantic Kernel 에이전트를 선언합니다.
- 대화 메모리: Semantic Kernel은 채팅 기록을 통해 다중 턴 상호 작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하여 원활한 사용자 경험을 제공합니다(이 예의 기록은 일시적이며 유지되지 않음).
예제 시나리오: 손쉽게 여행 계획하기
사용자가 예산 친화적인 여행을 계획하고 통화 변환이 필요하다고 상상해 보십시오.
- 사용자가
TravelManager에 요청을 제출합니다. TravelManager가 통화 변환 필요성을 감지하고CurrencyExchangeAgent를 호출합니다.CurrencyExchangeAgent가 Frankfurter API에서 환율을 가져옵니다.ActivityPlannerAgent가 예산에 따라 예산 친화적인 활동 옵션을 제안합니다.TravelManager가 정보를 집계하고 완전한 여행 계획을 반환합니다.
빠른 시작 가이드
이 데모를 성공적으로 실행하려면 A2A 코드베이스의 최신 버전을 로컬에 복제했는지 확인하십시오.
1. 필수 구성 요소:
- Python 3.10 이상
uv패키지 관리자(설치 지침은 uv 설명서 참조)- 유효한 OpenAI 자격 증명(SK 설명서 참조)
- 선택 사항: Frankfurter API 키(무료 엔드포인트에는 키가 필요하지 않음)
2. 설정 및 실행:
A2A 샘플 디렉터리 내의 Semantic Kernel 예제로 이동합니다.
cd samples/python/agents/semantickernel.env 파일을 만들고 자격 증명을 입력합니다.
OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
OPENAI_CHAT_MODEL_ID="your-model-id"환경을 설정합니다(원하는/설치된 Python 버전에 고정).
uv python pin 3.12 # 또는 Python 버전
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # WindowsSemantic Kernel 에이전트를 실행합니다.
# 기본 구성
uv run .
# 또는 사용자 지정 호스트 및/또는 포트로 실행
uv run . --host 0.0.0.0 --port 8080실행 후 서버가 시작되었음을 나타내는 출력이 표시됩니다.
다른 터미널에서 A2A 클라이언트를 실행합니다.
cd samples/python # A2A 샘플의 python 디렉터리로 돌아가기
uv run hosts/cli --agent http://localhost:10020 # SK 에이전트가 포트 10020에서 실행 중이라고 가정클라이언트를 실행하면 에이전트 카드가 표시되어 Semantic Kernel Travel Agent Manager가 성공적으로 검색되었으며 상호 작용할 준비가 되었음을 확인합니다.
이제 에이전트에 직접 쿼리를 보낼 수 있습니다. 예:
2일 동안 대한민국 서울로 여행을 갑니다.
하루 예산은 미화 100달러입니다.
대한민국 원화로 얼마입니까? 어떤 종류의 일을 하고 무엇을 먹을 수 있습니까?요청을 제출하면 요청 처리의 다양한 단계를 반영하는 스트리밍 이벤트 메시지가 콘솔에 표시되고 결국 구조화된 JSON 응답을 받게 됩니다.
다음 단계
마이크로소프트는 Semantic Kernel의 AzureAIAgent를 통해 Azure AI Foundry에 연결하는 등 더 많은 통합 예제를 적극적으로 개발하고 있습니다. 또한 A2A 예제를 Semantic Kernel 코드베이스에 직접 제공할 계획입니다. 향후 업데이트를 기대해 주십시오!
A2A 전략을 성공적으로 구현하고 가치를 극대화하는 방법은 무엇입니까?
문제점 파악: 높은 수익을 창출하고 실제 문제를 해결할 수 있는 비즈니스 시나리오부터 시작하십시오.
현재 상태 평가: 기존 IT 시스템, 데이터, 네트워크 및 보안 상태를 파악하여 준비하십시오.
보안 우선: 처음부터 AI 보안 및 거버넌스 전략을 계획하고 마이크로소프트 보안 도구를 활용하십시오.
인재 개발: AI, A2A 및 Azure 관련 지식을 습득하기 위해 팀 기술에 투자하십시오.
작게 시작하고 빠르게 반복: 파일럿 프로젝트부터 시작하여 성공을 확인한 다음 점진적으로 출시하고 민첩하게 반복하십시오.
혁신 장려: 다양한 비즈니스에서 A2A 애플리케이션 기회를 탐색하고 새로운 가치를 발견할 수 있는 분위기를 조성하십시오.
최신 정보 유지: A2A 프로토콜, MCP 및 기타 관련 표준의 최신 개발 상황을 파악하고 그에 따라 전략을 조정하십시오.
도구 활용: Azure AI Foundry, Copilot Studio, Semantic Kernel과 같은 마이크로소프트 플랫폼 및 도구를 적극적으로 사용하여 개발을 가속화하십시오.
핵심 아이디어: 기존 프로세스를 더 빠르게 만들기 위해 A2A를 사용하는 방법만 생각하지 말고 더 중요한 것은 "A2A를 통해 어떤 새로운 비즈니스 모델과 프로세스가 가능해지는가?"를 고려하는 것입니다. "구성 가능한 엔터프라이즈"라는 개념을 수용하고 전문 AI 에이전트와 통합 애플리케이션을 사용하여 미래의 비즈니스 기능을 유연하게 구축하십시오.