Agent Communication Protocol(ACP)는 다양한 AI 에이전트들이 서로 효율적으로 통신하고 협업할 수 있도록 설계된 오픈 표준 프로토콜입니다. ACP는 리눅스 재단(Linux Foundation) 산하에서 오픈 거버넌스 방식으로 개발되고 있으며, AI 에이전트 생태계의 상호 운용성(interoperability)을 해결하는 것을 목표로 합니다.
1. ACP의 필요성 및 등장 배경
현재 AI 시스템들은 각기 다른 프레임워크와 기술 스택에 기반해 개발되어 왔습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생합니다.
- 중복 개발: 유사한 기능을 가진 에이전트가 여러 번 만들어짐
- 통합의 어려움: 서로 다른 시스템 간 연동이 복잡함
- 확장성 문제: 시스템이 커질수록 관리가 어려워짐
- 개발 경험의 불일치: 프레임워크마다 사용법이 달라 개발자 경험이 일관되지 않음
ACP는 이러한 문제를 해결하기 위해, BeeAI, LangChain, CrewAI, 또는 커스텀 코드 등 어떤 기술로 만들어졌든, 모든 에이전트가 하나의 통일된 인터페이스로 통신할 수 있도록 해줍니다.
2. ACP의 핵심 특징
- REST 기반 통신
ACP는 표준 HTTP 패턴을 따르는 RESTful API를 사용합니다. 복잡한 JSON-RPC나 특수 프로토콜 대신, 누구나 익숙한 HTTP 방식으로 쉽게 통신할 수 있어, 실제 서비스 환경에 적용이 쉽습니다. - SDK 없이도 사용 가능
ACP는 별도의 SDK나 라이브러리 없이도 curl, Postman, 브라우저 등 표준 HTTP 도구로 바로 사용할 수 있습니다. 물론, 더 편리한 개발을 위해 Python SDK 등도 제공됩니다. - 비동기(Async-first), 동기(Sync) 모두 지원
ACP는 비동기 통신을 기본으로 설계되어, 장기 실행 작업에도 적합합니다. 동시에, 동기 방식도 지원해 빠른 테스트와 단순한 사용에도 용이합니다. - 오프라인 디스커버리(Offline Discovery)
에이전트가 비활성 상태이거나 네트워크가 단절된 환경에서도, 배포 패키지에 메타데이터를 포함해 에이전트 검색이 가능합니다. 이는 보안 환경, 온프레미스, scale-to-zero 환경 등에서 유용합니다 - 멀티모달 메시지 지원
ACP의 메시지는 텍스트, 이미지, JSON 등 다양한 타입의 메시지 파트(MessagePart)로 구성되어, 복합적인 정보 교환이 가능합니다.
(*멀티모달(Multi Modal): 이미지, 음성, 영상 등을 동시에 처리하는AI기술로 AI가 사진을 보고 설명함과 동시에 음성을 듣고 요청에 응답할수 있는 AI의 처리방식)
3. ACP의 주요 개념
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| Agent Detail | 에이전트의 이름, 설명, 메타데이터, 상태 등 기능 정보를 담은 모델. 구현 세부정보는 노출하지 않음. |
| Run | 특정 입력값으로 에이전트가 실행되는 단위. 동기, 스트리밍, 중간/최종 결과 모두 지원. |
| Message | 에이전트 간 통신의 핵심 구조. 순서가 있는 멀티파트(텍스트, 이미지 등)로 구성된 메시지 교환. |
| MessagePart | 메시지를 구성하는 개별 단위(텍스트, 이미지, JSON 등). |
| Await | 에이전트가 외부 입력(데이터, 액션 등)을 기다렸다가 다시 작업을 이어갈 수 있게 하는 대기 기능. |
4. ACP의 활용 예시
- 에이전트 간 협업: 예를 들어, 챗봇(Agent A)이 사용자 질문을 받고, 날씨 예측 에이전트(Agent B)에게 정보를 요청한 뒤, 여행 예약 에이전트(Agent C)와 연동해 최종 답변을 제공하는 식으로, 각기 다른 역할의 AI가 ACP를 통해 유기적으로 협업할 수 있습니다.
- 생태계 확장: ACP는 BeeAI 등 공식 구현체를 통해, 에이전트 검색, 배포, 실행 등 실질적인 플랫폼 환경도 제공합니다. 다양한 기술로 만들어진 에이전트들이 하나의 생태계에서 쉽게 상호작용할 수 있습니다
5. ACP의 기술적 장점
- 프레임워크 독립적: 내부 구현 방식에 상관없이, 최소한의 명세만 맞추면 어떤 에이전트든 ACP로 통신 가능
- 오픈 표준, 오픈 거버넌스: 커뮤니티와 투명하게 발전, 누구나 참여 가능
- 생산성 및 확장성: 표준화된 방식으로 통합 개발이 쉬워지고, 대규모로 확장해도 관리가 용이
6. ACP와 Agent2Agent(A2A) 프로토콜의 차이
| 항목 | ACP (Agent Communication Protocol) | Agent2Agent (A2A) 프로토콜 |
|---|---|---|
| 주도 및 생태계 | 리눅스 재단 주도, 다양한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 연동을 목표로 함 | 구글 주도, Atlassian, Salesforce 등 대형 테크 기업과의 연합 오픈소스 프로젝트 |
| 목적 | 다양한 AI 에이전트 간의 상호 운용성, 통합, 협업을 위한 REST 기반 오픈 표준 프로토콜 | 다양한 벤더·플랫폼의 에이전트가 안전하고 효율적으로 협업·통신할 수 있도록 표준화 |
| 통신 구조 | RESTful API, 비동기/동기 지원, 멀티모달 메시지 파트 지원 | HTTP 기반, 에이전트 카드(Agent Card) 등 메타데이터 활용, 작업(Task) 중심 구조 |
| 주요 개념 | Agent Detail, Run, Message, MessagePart, Await 등 | 에이전트 카드, 작업 객체(Task Object), 메시지 교환, UX 협상, 보안 등 |
| 확장성/발견 | 오프라인 디스커버리, 프레임워크 독립적, SDK 없이도 사용 가능 | 에이전트 카드 기반 능력 탐색(Capability Discovery), 표준화된 작업 관리 |
| 보안 및 인증 | 기본 HTTP 인증 및 권한 부여, 실서비스 적용 용이 | 엔터프라이즈 수준 인증·권한 부여, 보안에 중점 |
| 생태계 확장성 | BeeAI 등 다양한 구현체와 연동, 오픈 거버넌스 방식 | 50개 이상 글로벌 파트너 참여, 다양한 플랫폼·클라우드 환경 지원 |
7. 핵심 차이점 요약
- 주도 기관과 생태계
ACP는 리눅스 재단 주도, A2A는 구글과 글로벌 IT 기업 연합 주도라는 점에서 출발점이 다릅니다 - 설계 철학
ACP는 RESTful API 기반의 간결함과 멀티모달 메시지, 오프라인 환경 등 실전 적용성을 강조합니다.
A2A는 에이전트 카드, 작업 객체 등 메타데이터 중심의 구조로, 엔터프라이즈 환경에서의 대규모 협업과 보안에 중점을 둡니다 - 주요 기능
두 프로토콜 모두 에이전트 간 상호 운용성과 협업을 목표로 하지만,- ACP는 메시지 구조와 실행 단위(Run), 대기(Await) 등 에이전트의 “실행”과 “연동”에 초점을 둡니다.
- A2A는 에이전트의 능력 탐색, 작업 관리, 메시지 교환, UX 협상 등 “업무 협의”와 “보안”에 더 많은 기능을 내장합니다
- 확장 및 적용성
ACP는 SDK 없이도 빠르게 적용 가능하고, 오프라인 환경도 지원합니다.
A2A는 에이전트 카드 등으로 대규모 에이전트 네트워크에서의 자동 발견과 관리에 강점을 가집니다
결론
ACP와 A2A 모두 AI 에이전트 생태계의 상호 운용성 표준을 목표로 하지만,
- ACP는 RESTful API 기반의 간결함, 멀티모달 메시지, 오프라인 지원 등 실전 적용성과 범용성을 강조하고,
- A2A는 메타데이터(에이전트 카드)와 작업 관리, 보안, 대규모 엔터프라이즈 환경에서의 협업에 초점을 맞춘다는 점에서 차별화됩니다
각 프로토콜의 강점은 적용 환경과 목적에 따라 선택될 수 있습니다.
다시 돌아가서, ACP는 AI 에이전트 생태계의 표준 통신 프로토콜로, REST 기반의 간단한 구조와 강력한 확장성, 멀티모달 메시지 지원, 프레임워크 독립성 등 다양한 장점을 갖추고 있습니다. 오픈 소스와 오픈 거버넌스 철학 아래, 누구나 쉽게 에이전트 상호 운용성을 실현할 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 앞으로 AI 에이전트 협업의 핵심 인프라로 자리잡을 것으로 기대됩니다
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