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개요ACP(Agent Communication Protocol)는 AI 에이전트 간 메시지 교환, 작업 협업, 상태 공유를 표준화하기 위한 통신 프로토콜이다. 멀티 에이전트 시스템(MAS)과 Agentic AI가 확산되면서 서로 다른 에이전트 간 상호운용성 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있으며, ACP는 이러한 요구를 해결하기 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 특히 A2A(Agent-to-Agent)와 유사한 개념으로, 보다 구조화된 메시지 포맷과 협업 메커니즘을 제공한다.1. 개념 및 정의ACP는 AI 에이전트 간의 통신 규칙, 메시지 구조, 상태 관리 방식 등을 정의하여, 이종 시스템 간 협업을 가능하게 하는 표준 프로토콜이다.2. 특징구분설명비교/차별점표준화된 통신메시지 구조 정의비표준 API 대비 ..

개요AGENTS.md는 AI 에이전트의 동작 방식, 역할, 규칙, 협업 절차 등을 정의하는 문서로, 소프트웨어 프로젝트의 README.md와 유사하지만 에이전트 중심 환경에 특화된 운영 가이드이다. 특히 멀티 에이전트 시스템, Agentic AI, A2A 환경에서 에이전트 간 일관된 행동과 협업을 보장하기 위해 활용된다. 최근 GitHub 기반 AI 협업, AutoGen, LangGraph 등 프레임워크에서 AGENTS.md와 같은 명세 문서의 중요성이 증가하고 있다.1. 개념 및 정의AGENTS.md는 특정 시스템 내에서 동작하는 AI 에이전트의 역할, 책임, 상호작용 규칙, 정책 등을 정의하는 문서로, 에이전트의 행동을 표준화하고 예측 가능성을 높이는 것을 목표로 한다.2. 특징구분설명비교/차별점에이..

개요Multi-Agent System Orchestration은 다수의 AI 에이전트가 협업하여 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 흐름을 설계·관리·제어하는 기술이다. 단일 에이전트로 해결하기 어려운 문제를 역할 기반으로 분해하고, 각 에이전트의 상호작용을 최적화하여 전체 시스템의 효율성과 정확도를 극대화한다. 최근 LLM 기반 에이전트와 A2A 프로토콜의 발전으로 오케스트레이션 기술은 AI 아키텍처의 핵심 요소로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Multi-Agent System Orchestration은 여러 자율 에이전트의 작업 흐름을 조율하여 목표를 달성하는 관리 계층으로, 작업 분배, 실행 순서 제어, 상태 관리, 충돌 해결 등을 포함한다.2. 특징구분설명비교/차별점역할 기반 협업에이전트별 책임 분..

개요Agent Card는 AI 에이전트의 역할, 능력, 인터페이스, 제약사항 등을 구조화된 형태로 정의하는 메타데이터 명세이다. 멀티 에이전트 환경에서 에이전트 간 상호운용성과 신뢰성을 확보하기 위해 등장했으며, A2A(Agent-to-Agent) 및 Agentic AI 아키텍처에서 핵심 구성 요소로 활용된다. 최근 OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 AI 기업들이 에이전트 표준화와 상호작용 모델을 강화하면서 Agent Card 개념이 중요하게 부각되고 있다.1. 개념 및 정의Agent Card는 특정 AI 에이전트의 능력(capabilities), 입력/출력 스키마, 인증 방식, 정책, 사용 제한 등을 기술한 선언적 문서이다. 이는 API 문서의 확장 개념으로, ‘에이전트가 무엇을 ..

개요A2A(Agent-to-Agent Protocol)는 자율적인 AI 에이전트 간 상호작용을 표준화하기 위한 통신 프로토콜로, 멀티 에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent Systems)의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 최근 생성형 AI와 LLM 기반 에이전트가 확산되면서, 서로 다른 시스템 간 협업과 작업 분산을 위한 구조적 통신 방식이 필수 요소로 부상하였다. A2A는 이러한 요구를 충족하기 위해 메시지 구조, 상태 공유, 협상 메커니즘 등을 정의하며, 분산형 AI 생태계의 기반 기술로 평가된다.1. 개념 및 정의A2A는 독립적으로 동작하는 AI 에이전트 간의 메시지 교환, 작업 위임, 상태 동기화를 위한 표준 프로토콜이다. 이는 단일 모델 중심의 AI에서 벗어나, 협업 기반의 분산 지능 시..