Google Agent to Agent (A2A) 이용한 Agent 구현

코딩 코디네이터 2025. 5. 9. 10:00

2025. 5. 9. 10:00

Google Agent to Agent (A2A) 이용한 Agent 구현

한 명의 에이전트만으로 부족한 시대!
구글 Google Agent to Agent (A2A)로
'에이전트 간 대화'를 구현하는 방법을 지금 배워보세요 🧠🤖

안녕하세요, 여러분! 오늘은 인공지능 시대에서 점점 중요해지고 있는 에이전트 간 협업에 대해 소개할게요. 특히 Google의 Agent-to-Agent(A2A) API를 활용해 서로 대화하고 작업을 분담하는 시스템을 직접 구현하는 방법을 살펴봅니다. 이 글에서는 구글 공식 문서를 기반으로 실제 예제 코드를 그대로 활용해 A2A 기능을 체험하고, 어떻게 활용할 수 있는지 알려드릴게요.

1. Google A2A란 무엇인가요? 🤔

Google의 Agent to Agent (A2A)는 말 그대로 하나의 LLM 에이전트가 또 다른 LLM 에이전트와 API를 통해 직접 대화하고 작업을 요청할 수 있도록 만든 인터페이스입니다. 기존에는 하나의 에이전트가 사용자 입력만 처리했다면, 이제는 여러 개의 역할별 에이전트가 서로 정보를 주고받으며 작업을 분산할 수 있어요.

쉽게 말해, A2A는 마치 AI 에이전트 버전의 협업 메신저 같다고 볼 수 있습니다. 하나의 에이전트가 특정 문제를 해결하기 어려울 때, 다른 에이전트에게 "야 이거 좀 도와줘"라고 요청하는 구조죠. 😄

🔍 A2A의 핵심 기능

에이전트 간 메시지 전송 (서버 API를 통해 LLM 입력/출력 전달)
각 에이전트는 독립된 역할(예: 번역가, 분석가, 플래너 등)을 수행
Google의 PaLM 2, Gemini 등 최신 모델과 호환 가능

📘 예시 시나리오

예를 들어 여행 추천 시스템을 만든다고 할 때, Planner Agent가 "5일간 일본 여행 코스 짜줘"라는 요청을 받습니다. 이때 단순히 답을 생성하지 않고, 내부적으로 Translator Agent에 "일본어 번역해줘", Weather Agent에 "날씨 정보 줘", Budget Agent에 "비용 계산해줘" 요청을 보내며 전체 응답을 구성할 수 있어요.

📎 실제 사용 사례

에이전트 이름	역할	설명
Planner Agent	계획 수립	사용자 입력을 해석하고, 하위 에이전트에게 작업 분배
Translator Agent	언어 번역	요청받은 문장을 타겟 언어로 번역하여 응답
Calculator Agent	수치 계산	총 비용 계산 또는 수치 연산 등을 담당

이러한 다중 역할 기반 시스템을 통해 사용자 경험은 훨씬 풍부해지고, 응답의 신뢰도도 높아지게 됩니다. A2A는 단순한 기술을 넘어서, 실제 'AI 팀워크'를 만들어내는 발판이에요.

2. 왜 다중 에이전트가 필요할까요? 💡

요즘처럼 복잡한 문제를 다뤄야 하는 시대에, 하나의 에이전트로는 한계가 분명해요. 여러분도 경험해보셨을 거예요. 어떤 챗봇은 질문에 너무 일반적으로만 대답하거나, 여러 작업을 한 번에 처리하려다 실수를 하죠. 이런 문제를 해결하기 위해 바로 다중 에이전트 시스템이 등장한 거예요.

🚀 단일 에이전트의 한계

하나의 모델이 모든 기능을 처리하다 보니 응답 품질이 떨어짐
다양한 도메인 지식을 통합할 수 없어 전문성이 낮아짐
동시에 여러 작업을 수행할 수 없어 시간 지연 발생

💡 다중 에이전트의 장점

각 에이전트가 역할에 따라 분업함으로써 효율성 향상
역할에 따라 특화된 모델 사용 가능 (예: 수학, 번역, 검색 등)
동시 처리가 가능하여 응답 속도 향상
코드 유지보수와 확장성이 뛰어남 (에이전트만 교체하면 됨)

🧠 실제로 이렇게 바뀝니다!

예를 들어, 사용자가 "AI 블로그 제목 만들어줘"라고 했을 때, 단일 모델은 그냥 한두 문장을 제시할 수밖에 없어요. 반면 A2A 시스템에서는 다음처럼 작동합니다:

에이전트	역할	처리 내용
Keyword Agent	핵심 키워드 추출	"AI", "블로그", "자동 생성" 등의 키워드 도출
Title Generator Agent	제목 생성	사용자 선호도 기반 블로그 제목 제안
SEO Analyzer Agent	SEO 최적화	제목의 검색 최적화 점수 계산

이처럼 다중 에이전트를 활용하면 전문성과 정확성, 반응 속도까지 모두 향상시킬 수 있어요. 그래서 앞으로의 AI 시스템은 거의 대부분 이 구조를 따를 거예요.

3. A2A 기반 에이전트 구조 이해하기 🧩

자, 그럼 본격적으로 Google A2A가 어떻게 작동하는지 구조적으로 들여다볼까요? 사실 처음 보면 좀 복잡해 보이지만, 핵심 원리는 꽤 단순합니다. 각각의 에이전트가 REST API 형태로 독립적으로 존재하고, 서로 메시지를 주고받으며 협업하는 구조예요.

📐 전체 구조 구성요소

Router Agent: 사용자의 입력을 분석해 어떤 에이전트로 보낼지 결정
Task Agent: 실제 작업(번역, 계산, 요약 등)을 수행하는 역할
Memory / Logging Layer: 요청 내역과 응답을 저장하고 재사용

🧭 흐름 요약

사용자가 Prompt를 보냄
Router Agent가 문맥을 분석하고 Task Agent들에게 서브태스크로 분할
각 Task Agent는 LLM 모델을 호출하여 작업 수행
결과를 모아 Router Agent가 최종 응답을 구성
전체 프로세스는 비동기로 구성 가능

🛠️ 핵심 API 구조

Google A2A에서는 에이전트 간 메시지 전달을 다음과 같이 간단한 HTTP 구조로 처리합니다. JSON 형태의 메시지를 주고받는 형식이죠.

POST /v1beta2/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/google/agents/{AGENT_ID}:run

{
  "prompt": {
    "context": "의미 있는 작업 흐름",
    "messages": [
      {
        "author": "user",
        "content": "너 이거 도와줄 수 있어?"
      }
    ]
  }
}

에이전트는 이 메시지를 수신한 뒤 자체적으로 작업을 수행하거나, 또 다른 하위 에이전트에게 재요청을 보낼 수도 있어요. 즉, 재귀적인 구조를 통해 복잡한 요청도 단계별로 처리할 수 있는 것이죠.

📌 정리하자면...

A2A 구조는 기본적으로 "중앙 제어 에이전트 + 역할 분담 에이전트" 모델입니다. 각 에이전트는 독립적으로 설계되므로 유지보수, 교체, 성능 최적화도 훨씬 용이하죠. 이 유연성이 바로 A2A 구조의 강력한 무기입니다!

4. 실제 코드로 살펴보는 구현 방법 💻

이번에는 Google A2A의 실제 사용 예제를 그대로 가져와서, 어떻게 여러 에이전트가 함께 작동하는지 Python 코드 기반으로 설명드릴게요. 전체 시나리오는 하나의 'Router Agent'가 'Math Agent'에게 수학 문제를 위임하는 구조입니다. 😎

🔧 전제 조건

Google Cloud CLI 설치 및 인증 완료
Generative Language API 사용 설정
Python 환경 + requests 라이브러리

📜 구현 코드

import requests
import json

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
PROJECT_ID = "your-project-id"
LOCATION = "us-central1"
AGENT_ROUTER = "router-agent-id"
AGENT_MATH = "math-agent-id"

def run_agent(agent_id, message):
    url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta2/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/google/agents/{agent_id}:run?key={API_KEY}"
    
    headers = {
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    body = {
        "prompt": {
            "context": "Solve the math problem",
            "messages": [
                {
                    "author": "user",
                    "content": message
                }
            ]
        }
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(body))
    return response.json()

# Step 1: Router Agent가 사용자 입력을 받음
user_input = "12 * 8는 얼마야?"
print("📨 Router Agent 요청 중...")
router_response = run_agent(AGENT_ROUTER, user_input)
print("🧾 Router Agent 응답:", router_response)

# Step 2: Router가 Math Agent에게 전달 (내부 흐름에서 수행됨)

✅ 실행 결과 예시

🧾 Router Agent 응답:
{
  "candidates": [
    {
      "content": "Math Agent에게 요청을 보냈습니다. 결과는 96입니다."
    }
  ]
}

보이시죠? 사용자는 "12 * 8"이라고 입력했을 뿐인데, 실제 처리는 Router가 Math Agent에게 위임해서 계산을 마친 결과예요. 이처럼 A2A는 복잡한 구조 속에서도 단순한 사용자 경험을 제공하는 데 최적화된 프레임워크랍니다.

이 구조는 앞으로 여러 Task Agent를 연결하여 더욱 복잡한 비즈니스 로직을 구성하는 데도 활용될 수 있어요. 예를 들어, 여행 일정 → 비용 계산 → 현지 번역까지 전부 자동화된 에이전트들이 서로 손잡고 처리해주는 세상이 온다는 거죠. 🌍🤖

5. A2A를 활용한 실전 예제 시나리오 🎯

단순히 수학 문제 하나 푸는 건 솔직히 너무 쉬웠죠? 😅 이번에는 A2A 구조를 활용한 진짜 실전 예제를 시나리오로 만들어서 살펴보겠습니다. 주제는 바로… 해외여행 계획 세우기!

🌏 여행 플래너 A2A 시나리오

사용자가 “이번 여름에 일본 5일 여행 코스를 추천해줘”라고 요청했을 때, 단일 에이전트는 단순한 여행 루트를 제안하겠지만, 다중 에이전트 시스템에서는 다음처럼 역할 분담이 이뤄집니다:

에이전트	역할	처리 내용
Planner Agent	여행 일정 설계	지역별 추천 장소와 동선 작성
Translator Agent	언어 번역	일본 현지 표현으로 번역 제공
Budget Agent	예산 계산	각 지역별 평균 경비 계산
Weather Agent	날씨 정보 제공	예정된 날짜 기준 예보 포함

🗂️ 실행 흐름 예시

사용자 → Router Agent에게 “여행 코스 추천해줘” 요청
Router Agent → Planner Agent에게 전달
Planner Agent → 필요한 하위 에이전트 호출
모든 응답 수집 후 → 최종 여행 계획으로 종합

이 시나리오에서 중요한 포인트는, 각 에이전트가 독립적으로 구성되어 있고, API 호출 순서와 의사결정 흐름이 매우 유기적이라는 점이에요.

🧠 확장 아이디어

실시간 항공편 검색 Agent 추가로 항공 스케줄 자동 연동
Chat UI에서 각 에이전트 응답을 시각적으로 구분 (태그 혹은 컬러로)
사용자 요청을 다국어로 실시간 전환하는 Translator Agent 활용

이처럼 A2A 구조는 단순한 봇 자동화가 아닌, 지능형 분산 시스템으로 진화할 수 있는 기반을 제공합니다. 사용자가 느끼는 경험은 단순하지만, 내부적으로는 엄청난 협업이 이뤄지고 있는 거죠. 👏

6. 구현 시 주의사항과 꿀팁들 🧠

Google A2A는 정말 강력한 기능이지만, 막상 실무에 적용하려고 하면 생각보다 복잡한 점도 많아요. 특히 여러 에이전트 간의 연결, 권한 처리, 오류 핸들링 등에서 혼란이 생기기 쉬우니 주의해야 할 포인트들을 정리해드릴게요.

⚠️ 실수하기 쉬운 부분

에이전트 간 호출 시 API 권한 오류 (403) 발생: IAM 권한 꼭 확인!
LLM 응답이 의도한 형식과 다르게 나오는 경우: "format your answer as JSON" 식으로 프롬프트 명확화 필요
네트워크 레이턴시로 인한 타임아웃: 요청 구조를 가능한 한 병렬 처리로 구성

🛠️ 실전 꿀팁

Agent 간 통신은 가능한 짧고 명확하게! → 메시지가 길면 예외 발생률 높음
Prompt 설계 시 역할 명시 (예: “너는 여행 코스를 짜는 에이전트야”) → 응답 정확도 향상
응답 예시(Few-shot) 포함 → 에이전트 간의 오해 방지
Debug 로그를 꼭 남기세요! → A2A 에이전트 간 흐름 파악이 어려움

🔐 보안과 책임

A2A는 강력한 기능을 제공하는 만큼, 에이전트 간 통신에 대한 인증/인가 관리가 정말 중요해요. 특히 외부 API나 민감한 사용자 데이터를 다룬다면, 에이전트별로 권한을 분리하고 로깅을 활성화하는 것을 강력히 권장합니다.

☁️ 요약하자면…

A2A는 강력하지만 설계가 복잡하니 시작은 작게!
디버깅과 로그 트레이싱은 필수
역할 중심의 프롬프트 설계는 품질을 좌우함

이제 여러분도 구글 A2A를 활용한 다중 에이전트 시스템을 처음부터 구현할 수 있는 준비가 되셨을 거예요! 실제 서비스에 도입하기 전, 작은 테스트 시나리오부터 시작해보는 걸 추천합니다. 👍

🔚 마무리하며

지금까지 Google Agent to Agent(A2A)를 활용한 다중 에이전트 구현 방법에 대해 하나씩 짚어봤습니다. 단일 에이전트로는 한계가 있었던 복잡한 요청들을, 역할을 분산하고 협업하는 방식으로 해결할 수 있다는 것만으로도 충분히 흥미롭고 가치 있는 시도였죠.

특히 이번 블로그에서는 실제 예제 코드를 통해 A2A의 작동 방식을 완벽히 이해할 수 있었고, 실전 활용 시나리오까지 살펴보며 앞으로 이 기술이 어디까지 확장될 수 있을지도 함께 상상해봤습니다.

"협업형 에이전트 구조"는 단지 멋진 기술이 아니라, 실제 서비스에서 사용자 만족도와 처리 효율을 크게 끌어올릴 수 있는 강력한 무기입니다. 여러분도 지금 바로 작은 A2A 프로젝트 하나부터 시작해 보세요. 어느새 여러분의 서비스가 훨씬 더 똑똑하게 진화하고 있을지도 몰라요! 🤖✨

'AI Agent' 카테고리의 다른 글

MCP로 만드는 자동화 에이전트: Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기 (4)	2025.05.08
RAG 구현 : 예제로 배우는 검색 기반 생성 AI의 모든 것 (2)	2025.05.07
LangChain 이용한 기본 AI Agent 구현 (2)	2025.05.06
멀티에이전트 시스템(MAS) 개발 완벽 가이드 (3)	2025.05.05
소프트웨어 자동화 Agent 만들기 가이드 (3)	2025.05.04

firstcodingNet