지능형 멀티 에이전트 시스템을 위한 Amazon Bedrock A2A 프로토콜 구축 가이드

아마존 Bedrock AgentCore Runtime의 A2A 프로토콜로 실현하는 지능형 멀티 에이전트 시스템 구축 가이드

최근 Amazon Web Services(AWS)는 Amazon Bedrock AgentCore Runtime에 Agent-to-Agent(A2A) 프로토콜 기능을 추가하며, 지능형 멀티 에이전트 시스템을 보다 쉽게 자동화 및 배포할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. A2A 프로토콜은 서로 다른 프레임워크나 시스템에 구축된 AI 에이전트 간의 상호 연동을 가능하게 하며, 복잡한 협업 시나리오를 단순화하는 강력한 도구입니다.

A2A 프로토콜은 OpenAI SDK, Google ADK, Claude SDK, Strands Agents 등 다양한 SDK로 구성된 에이전트가 서로의 능력을 공유하고, 작업을 위임하며, 공통된 JSON-RPC 메시지 포맷을 통해 통신할 수 있도록 지원합니다. 이러한 프로토콜은 기존의 단일 에이전트 시스템에서 발견되는 한계점을 극복하고, 확장성과 재사용성이 뛰어난 모듈형 시스템을 구성하는 데 매우 적합합니다.

A2A 프로토콜 기반 멀티 에이전트 운영 사례

대표적인 활용 사례 중 하나는 AWS 인프라 환경에서의 실시간 모니터링 및 장애 대응 시스템입니다. 해당 시스템은 Amazon Bedrock AgentCore의 무상태 런타임을 기반으로 세 개의 전문화된 에이전트로 구성됩니다.

1. 호스트 에이전트(Google ADK 기반): 오케스트레이션 허브로 작동하며 다른 전문 에이전트들과 통신을 조율합니다. OAuth 2.0과 AWS IAM을 모두 활용한 인증 체계를 갖추고, 각 에이전트의 Agent Card 정보를 호출해 기능을 탐색합니다.

2. 모니터링 에이전트(Strands SDK 기반): AWS CloudWatch 로그, 알람 및 대시보드를 분석하며, 이상 징후를 탐지해 운영 에이전트에 대응 요청을 합니다.

3. 운영 에이전트(OpenAI SDK 기반): 문제 해결전략과 외부 지식 검색을 담당하며, Tavily API, Google Search API 등을 통해 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

실제 활용 예시에서는 사용자가 "log group 분석 및 오류 탐지 요청"을 전달하면, 호스트 에이전트가 이를 처리 가능한 에이전트에게 전달합니다(monitored agent). 결과적으로, 경고 18건과 오류 9건, OTLP Export Failure 등의 문제를 식별하고, 이를 기반으로 운영 에이전트가 적절한 수정 전략을 제시하게 됩니다.

이러한 전환 과정은 약 10~15분 이내에 배포되며, 배포 자동화 스크립트와 리소스가 모두 GitHub에 공개되어 있어 누구나 재현이 가능합니다.

A2A 시스템의 핵심 구성요소 비교 및 설명

• Client Agent: 사용자와 상호작용하며 원격 에이전트에게 작업 요청
• Remote Agent: HTTP 기반의 A2A 서버로서 JSON-RPC 요청을 받아 작업 실행
• Agent Card: 에이전트의 기능, API 엔드포인트, 인증 정보 등을 담은 JSON 메타데이터
• Task Object: 작업 단위로 각기 다른 에이전트 간에 전달
• Artifact: 작업 완료 후 산출물(JSON, 이미지, 음성 등)을 포함하는 결과 리소스
• 인증 방식: OAuth 2.0, AWS IAM 기반 요청 인증 가능

이러한 멀티 에이전트 시스템은 보안 면에서도 강력한 기반을 제공하며, A2A 서버는 항상 요청 단위로 SigV4 혹은 OAuth 2.0 기반 인증 검사를 수행해 무분별한 접근을 차단합니다. 또한 에이전트 간의 상태 분리(Session Isolation), 장기 세션 처리, 가드레일 정책 등의 기능을 통해 현실 환경에서의 활용성과 안정성을 높여줍니다.

A2A 프로토콜 배포 가이드 및 자동화 방법

멀티 에이전트 활용을 위해 AWS에서 제공하는 자동화 스크립트를 기반으로 쉽게 배포가 가능하며, 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. GitHub에서 코드 클론:
   git clone https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples.git

2. 배포 스크립트 실행:
   uv run deploy.py

3. API Key 입력(OpenAI, Tavily, Google API)

4. React 기반 프론트엔드 실행:
   cd frontend
   npm install && ./setup-env.sh && npm run dev

향후 AI 에이전트의 활용 및 확장을 고려할 때, 이러한 프로토콜 기반 자동화 아키텍처는 높은 수준의 유연성과 상호 운용성을 제공합니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore의 A2A 프로토콜은 각기 다른 AI 프레임워크가 구성된 멀티 에이전트 시스템을 표준화된 방식으로 통합할 수 있게 해줍니다. 그 결과, 개발자는 다양한 프레임워크 선택의 자유를 보장받으며, 복잡한 API 브리징 없는 단일 통신 방식으로 강력한 협업형 AI 시스템을 구현할 수 있습니다.

이번 글에서 소개한 모니터링 및 인시던트 대응 사례는 이러한 기술이 실제로 어떠한 방식으로 조합될 수 있는지를 명확히 보여줍니다. 앞으로 AI 시스템이 단일 기능에서 협업 중심 대화형 시스템으로 발전함에 따라, A2A와 같은 프로토콜은 필수적인 구성 요소로 자리 잡을 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-agent-to-agent-protocol-support-in-amazon-bedrock-agentcore-runtime/