서론
2025년의 대부분 기간 동안 AI 에이전트를 만든다는 것은 프레임워크 하나를 고르고 사실상 그 안에 머무는 일이었다. 에이전트를 새로운 도구에 연결하거나, 서로 다른 팀이 만든 두 에이전트가 협업하게 만드는 일은 대개 맞춤형 접착 코드를 작성하는 것을 의미했고, 다음 모델 업데이트 이후에도 그것이 작동하리라는 보장은 없었다. 2026년 8월 20일, 그 파편화는 조금 더 물러섰다. 구글 클라우드가 자사의 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 리눅스 재단의 에이전트형 AI 재단(AAIF)에 공식 기부하면서, Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 중립적 지붕 아래 놓이게 된 것이다. 경쟁하는 두 연구소, 두 프로토콜, 하나의 거버넌스 구조 — 그리고 AI 에이전트 아래의 배관이 전장이 아니라 공유 인프라가 되어가고 있다는 신호가 점점 커지고 있다.
재단에 실제로 합류한 것
에이전트형 AI 재단은 새로운 것이 아니다 — 리눅스 재단은 2025년 12월 9일 세 가지 창립 기여를 축으로 이를 출범시켰다: Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜, Block의 Goose 에이전트 프레임워크, OpenAI의 AGENTS.md 규약이다. 그 출범은 같은 달 이 블로그가 Anthropic이 MCP를 리눅스 재단에 기부한 이유에서 다룬 패턴을 이어간 것이었다. 즉, 연구소가 자사 프로토콜에 대한 직접적 통제권을 내려놓아야 나머지 업계가 실제로 그것을 신뢰하고 그 위에 구축한다는 것이다. 8월 20일에 바뀐 것은 독립적인 에이전트들이 서로를 발견하고 메시지를 주고받을 수 있도록 구글이 만든 프로토콜인 A2A가 바로 그 중립적 거처에 합류했다는 점이다. 이제 A2A는 다른 모든 이가 그저 믿어야 했던 구글 통제 사양으로 한쪽에 머무는 대신, MCP와 함께 관리된다.
MCP와 A2A는 서로 다른 절반을 해결한다
두 프로토콜은 같은 일을 하는 경쟁자가 아니라, 같은 문제의 서로 다른 방향을 담당한다. MCP는 수직적 연결을 표준화한다: 하나의 에이전트가 유용한 일을 하기 위해 필요한 도구, API, 사설 데이터에 어떻게 도달하는가이다. A2A는 수평적 연결을 표준화한다: 하나의 에이전트가 다른 에이전트를 찾아 대화하는 방식이며, 두 에이전트가 완전히 다른 스택 위에 만들어졌더라도 가능하다.
이런 구분 때문에 두 프로토콜은 같은 자리를 두고 경쟁하는 대신 같은 재단에 들어오게 되었다. 프로덕션 에이전트 스택은 점점 둘 다를 필요로 한다: 자체 도구와 데이터에 도달하기 위한 MCP, 그리고 자신이 소유하지 않은 에이전트에 작업을 넘기거나 그로부터 작업을 받기 위한 A2A다.
40개 회원에서 9개월 만에 250개로
성장 곡선이 더 많은 것을 말해준다. AAIF는 2025년 12월 40개 미만의 조직으로 출범했다. 2026년 8월까지 회원 수는 250개를 넘었고, Amazon Web Services, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft, OpenAI가 플래티넘 등급으로 뒷받침하고 있다 — 모델, 클라우드 인프라, 에이전트 제품에서 정면으로 경쟁하는 기업들이 모두 그 아래에 깔린 프로토콜을 위한 동일한 중립적 거버넌스 기구에 자금을 대고 있는 것이다.
플래티넘 등급 아래에서는 골드와 실버 회원들이 AI 에이전트가 실제로 구동되는 스택의 나머지 부분을 채운다: 개발자 도구, 아이덴티티 제공자, 관측성 플랫폼, 버티컬 소프트웨어 벤더들이며, 이들 모두는 모든 AI 벤더마다 맞춤형 통합을 만들지 않고도 에이전트가 자신들의 시스템에 도달할 수 있는 것에 이해관계를 갖고 있다.
독점 API가 아닌 개방형 표준으로 에이전트를 연결하세요
FlowHunt의 MCP 지원을 통해 AI 에이전트가 이미 운영 중인 도구와 데이터에 도달할 수 있으며, 통합이 특정 벤더의 로드맵에 묶이지 않습니다.
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정면으로 경쟁하는 기업들이 왜 배관을 공유하는가
구글, Anthropic, OpenAI, 그리고 주요 클라우드 제공자들이 다른 모든 영역에서 모델과 에이전트 제품으로 그토록 치열하게 경쟁하면서, 왜 공유 프로토콜을 함께 관리하기로 합의했는지 물어볼 만하다. 답은 조각난 통합 계층이 그 위에 무언가를 만드는 모든 이에게, 연구소 자신을 포함해, 비용이 많이 든다는 것이다. 호환되지 않는 프로토콜 하나하나는 도구 제작자, 기업, 플랫폼 벤더가 따로 지원해야 하는 또 하나의 형식이며, 이는 카테고리 전체의 도입을 늦춘다. MCP, A2A, Goose, AGENTS.md를 하나의 재단 아래 공유하면, 연구소들은 실제로 자신을 차별화하는 것 — 모델 품질, 추론, 에이전트 역량 — 에서 계속 경쟁하면서, 에이전트와 그 환경 사이의 배선은 업계가 결국 Kubernetes나 HTTP에서 그랬던 것처럼 공통 인프라로 취급할 수 있다.
아직 해결되지 않은 것
공유 거버넌스 구조가 상호운용성이 해결되었다는 뜻은 아니다. 중립적 소유권은 프로토콜 전쟁의 위험을 줄이고, MCP나 A2A가 3년 후에도 여전히 존재할 것이라는 기업의 확신을 높여주지만, 모든 플랫폼은 여전히 명세를 올바르게 구현해야 하고, 모든 배포는 이 블로그가 MCP 보안 체크리스트 준수를 위해 다뤄온 것과 동일한 운영 규율을 필요로 한다 — 아이덴티티, 격리, 도구 검증, 안전한 배포는 프로토콜이 표준화되었다는 이유만으로 공짜로 따라오지 않는다. 명세 수준의 상호운용성은 여전히 구현 수준의 상호운용성에 달려 있으며, 그 부분은 재단이 아니라 에이전트를 출시하는 모든 팀의 몫이다.
에이전트 개발자에게 이것이 의미하는 것
오늘날 에이전트형 AI 시스템을 운영하는 사람이라면, 실질적인 결론은 단일 벤더의 독점적 통합 형식이 아니라 개방형 표준 위에서 구축하라는 것이다. 호스팅형 MCP 서버를 통해서든 직접 운영하는 인프라를 통해서든 MCP로 에이전트를 내부 도구와 데이터에 연결하고, 에이전트 간 발견 기능이 성숙해지는 A2A를 지켜보라 — 이제 두 프로토콜 모두 같은 중립적 기구에 보고하므로, 어느 쪽에 베팅하든 한 기업의 로드맵이 아니라 생태계에 베팅하는 것이다. 이는 멀티 에이전트 AI 시스템이 연구 데모에서 프로덕션으로 이동하면서 더욱 중요해진다. 팀과 벤더를 넘나들며 전문화된 에이전트를 오케스트레이션하는 것은 바로 A2A가 표준화하기 위해 만들어진 시나리오이며, 바로 새로운 조합이 생길 때마다 맞춤형 통합 작업이 필요했던 시나리오이기 때문이다.
결론
정면으로 경쟁하는 기업들이 만든 두 프로토콜이 이제 모든 주요 클라우드 제공자와 모델 연구소의 지원을 받으며 같은 거버넌스 지붕 아래에 있고, 회원 수는 9개월 만에 거의 5배로 늘었다. 이는 1년 전의 조각나고 프레임워크에 묶인 에이전트 도구 지형과는 의미 있게 다른 궤적이며, 이 블로그가 에이전트 역량이 그 주변의 안전장치를 얼마나 빠르게 앞지르는지 추적해온 여름의 뒤를 잇는다 — 테스트 샌드박스를 벗어난 AI 에이전트부터 백그라운드 에이전트 배포의 보안 공백까지. 표준화된 배관이 저절로 에이전트를 더 안전하거나 똑똑하게 만들어 주지는 않지만, 오늘 MCP 위에 구축된 노코드 AI 에이전트 플랫폼이 특정 벤더가 내일 폐기할 수도 있는 프로토콜에 베팅하는 것이 아니라는 뜻은 된다. 상호운용성 계층은 아직 어리지만, 처음으로 여러 경쟁 거처가 아닌 하나의 거처를 갖게 되었다.
