[CBC뉴스] AI 산업계가 거대언어모델(LLM) 이후 주목하고 있는 'AI 에이전트'가 기대를 모으고 있지만, 아직 똑똑한 비서로서 일상과 업무를 완전히 대신하기에는 시간이 걸릴 것으로 보인다. AI 에이전트가 일상화되기 위해서는 에이전트끼리의 소통과 외부 서비스와의 연동이 필수적이기 때문이다.

현재 AI가 외부 서비스와 소통하는 주된 방법은 API(응용 프로그램 인터페이스)를 이용하는 것이다. 그러나 각 서비스마다 API가 다르고 데이터 형식이나 인증 방식이 달라 AI 에이전트가 모든 것을 습득하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 앤트로픽 등 주요 AI 기업들은 개방형 MCP(Model Context Protocol)를 제안하고 있다. MCP는 다양한 서비스 제공자들이 자신들의 서비스를 '스킬' 형태로 제공할 수 있도록 하며, AI 개발자들이 AI 앱 마켓 등에서 필요한 기능을 쉽게 찾아 사용할 수 있게 한다.

구글은 최근 '에이전트 투 에이전트'(A2A) 프로토콜을 발표하며 경쟁에 뛰어들었다. A2A는 경량의 소형 AI들이 각각의 역할을 맡고 필요할 때 서로 연결되는 분산형 협업 시스템으로, 구글 생태계 내에서 AI 에이전트가 매끄럽고 효율적으로 작동할 수 있도록 설계됐다.

AI 에이전트 기술을 보유한 스윗의 이주환 대표는 "MCP가 특정 회사에 종속되지 않고 누구나 참여할 수 있는 '만국 공용어'를 만들려는 시도라면, A2A는 특정 국가 내에서 효율적인 통신 시스템을 구축하려는 것"이라고 설명했다. 이처럼 기술 표준화가 진행될수록, AI 에이전트는 더 고차원적인 가치를 제공하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다.

국내외 기업들도 MCP 등의 프로토콜을 활용해 AI 에이전트 서비스를 고도화하고 있다. 올거나이즈는 안정성과 보안을 고려한 MCP 구현 서비스를 발표했고, 클라우드플레어는 플랫폼상에 원격 MCP 서버를 최초로 구축하며 개발자들이 손쉽게 AI 에이전트를 대규모로 구축할 수 있도록 지원하고 있다.

IT 전문가들은 구글의 A2A 기술이 AI 서비스의 과금·결제 문제를 해결하면 MCP 기반의 AI 에이전트 서비스가 더욱 풍부해질 것으로 기대하고 있다. AI 에이전트가 실질적으로 사람을 대신할 날은 기술 표준화의 성공 여부에 달려 있는 셈이다.

★ 네티즌 어워즈 투표하러 가기 ▶
★ 실시간 뉴스속보 - CBC뉴스 텔레그램 ▶
★ CBC뉴스 - gonewsi로 전 세계 타전 ▶

▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 하영수 기자