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◼ 게스트 : 윤상배 이사 / 아이티센클로잇
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ A2A기반 AI Mesh
✔ AI에이전트 등록,검색을 위한 AI 허브
✔ AI에이전트 시대의 기회
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 AI 경쟁의 패러다임이 ‘최고의 모델’에서 ‘최고의 에이전트’로 이동하고 있는 현상을 다룹니다. 현재 고립되어 작동하는 AI 에이전트들이 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜로 연결되어 Agentic AI Mesh를 형성하는 미래 인프라를 전망합니다.
인터넷과 웹 서비스의 진화 과정을 되짚으며, 독립적인 네트워크가 인터넷으로, 개별 웹사이트가 API로 연결된 서비스 메시로 발전했듯이, AI 에이전트도 연결된 생태계로 진화할 것임을 설명합니다. Agent Card 표준화와 AI Hub의 필요성, 그리고 신뢰와 거버넌스의 중요성을 제시합니다.
1. AI 모델 경쟁에서 AI 에이전트 경쟁으로
AI 산업의 경쟁 구도가 근본적으로 변하고 있다. 과거에는 “누가 가장 강력한 LLM을 가지고 있는가”가 관건이었다면, 이제는 “누가 가장 효과적인 AI 에이전트를 가지고 있는가”로 초점이 이동했다.
1) 에이전트의 정의
단순한 모델이 아니라 목표를 이해하고 자율적으로 행동을 수행하는 AI 시스템이다. 계획 수립, 도구 사용, 의사결정을 스스로 수행한다.
2) 현재의 문제
각 기업이 비슷한 기능의 에이전트를 중복해서 개발하고 있다. 고객 서비스 에이전트, 데이터 분석 에이전트, 코딩 어시스턴트 등이 각 회사마다 독립적으로 존재하며, 서로 소통하지 못한다. 이는 효율성 측면에서 엄청난 낭비다.
2. 연결의 역사 – 네트워크에서 AI Mesh까지
윤상배 이사는 연결의 역사를 통해 AI의 미래를 예측한다. “네트워크들의 네트워크가 인터넷이 되었듯이, 에이전트들이 에이전트에 연결되면 Agentic AI Mesh가 된다.”
*진화의 3단계
– 1단계: 네트워크 시대: 고립된 PC들 → 연결된 인터넷
– 2단계: 웹 서비스 시대: 독립적인 웹사이트 → API로 연결된 서비스 메시 “웹 서비스들이 API로 연결되면서 폭발적으로 성장했다”
– 3단계: AI 에이전트 시대 (현재 진행 중): 독립적인 AI 에이전트 → A2A로 연결된 AI Mesh
– 핵심 통찰: 과거 독립적인 웹 서비스들이 등장했듯이, 지금 독립적인 에이전트들이 등장하고 있고, 표준 스펙이 만들어지고 있다. 모든 혁신적 기술은 연결될 때 진정한 가치를 발휘했다. AI 에이전트도 예외가 아니다.
3. A2A 프로토콜과 Agent Card
A2A(Agent-to-Agent)는 서로 다른 AI 에이전트가 통신하고 협력할 수 있게 하는 표준 프로토콜이다.
1) 기술적 접근
완전히 새로운 전송 계층을 발명하는 대신, 검증된 웹 표준인 HTTP(S)를 활용한다. 이미 존재하는 인프라를 재사용하여 빠른 채택을 가능케 한다.
2) Agent Card (JSON)
에이전트의 “명함” 역할을 하는 표준화된 메타데이터다. 일반적으로 /.well-known/agent.json 같은 잘 알려진 엔드포인트에 위치한다.
3) 작동 방식
– 에이전트 A가 특정 기능이 필요함을 인식
– AI Hub에서 해당 기능을 가진 에이전트 검색
– Agent Card를 읽어 에이전트 B의 능력 파악
– 표준 프로토콜로 에이전트 B와 통신
– 협력하여 작업 완수
4. AI Hub – 에이전트의 마켓플레이스
AI Hub는 에이전트 생태계의 핵심 인프라다. Docker Hub와 유사한 역할을 한다.
1) Docker Hub 비유
“개발자들이 이미지를 등록하고, 다른 사람들이 발견하여 가져오는 방식. AI Agent Hub도 동일하게 작동할 것이다.”
2) AI Hub의 핵심 기능
– 등록(Register): 개발자나 기업이 자신의 에이전트를 등록한다. 이름, 설명, 능력, 엔드포인트 정보를 제공한다.
– 발견(Discovery): 다른 에이전트나 개발자가 필요한 기능을 가진 에이전트를 검색한다. 평점, 리뷰, 사용 통계 등을 참고한다.
– 배포(Deploy): 발견한 에이전트를 자신의 워크플로우에 통합한다.
3) Public vs Private Hub
– Public Hub: 누구나 접근 가능한 공개 마켓플레이스
– Private Hub: 기업 내부용 에이전트 레지스트리
신뢰와 거버넌스: 단순한 스크립트와 달리 에이전트는 자율적으로 행동을 수행한다. 따라서 평판 시스템, 보안 검증, 인증 메커니즘이 필수적이다.
5. 비즈니스 관점의 기회
1) Time to Market 단축
처음부터 모든 에이전트를 개발하는 대신, AI Hub에서 검증된 에이전트를 조합하여 빠르게 서비스를 구축할 수 있다.
2) 중복 개발 제거
이미 존재하는 우수한 에이전트를 재사용하여 개발 리소스를 핵심 차별화 영역에 집중할 수 있다.
3) 생태계 효과
더 많은 에이전트가 연결될수록 전체 네트워크의 가치가 기하급수적으로 증가한다(네트워크 효과).
4) 플랫폼 경쟁
AI Hub 자체를 통제하거나 참여하는 것이 향후 중요한 경쟁 우위가 될 것이다. 앱스토어, AWS 마켓플레이스가 그랬던 것처럼.
5) 결론: 연결된 AI의 미래
AI 에이전트의 미래는 고립이 아닌 연결에 있다. A2A 프로토콜과 Agent Card 표준화를 통해 에이전트들이 서로 발견하고 협력하는 Agentic AI Mesh가 형성될 것이다.
6) 핵심 메시지
– 고립된 에이전트는 제한적: 연결성을 염두에 두고 설계하라
– 표준화가 온다: Agent Card 같은 표준을 조기에 채택하라
– AI Hub가 핵심: 마켓플레이스에 참여하거나 구축할 전략을 세워라
– 신뢰가 차별화: 보안과 평판 관리가 경쟁력이 될 것
웹 서비스가 API로 연결되며 폭발적으로 성장했듯이, AI 에이전트도 A2A로 연결되며 새로운 가능성의 시대를 열 것이다. 이 변화에 대비하는 기업이 차세대 AI 경쟁에서 승리할 것이다.
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