A2A는 ‘Agent to Agent’의 약자로, AI 에이전트 간에 자율적으로 소통하고 협업하는 구조를 의미합니다. 기존의 B2B나 B2C 구조와는 전혀 다릅니다. A2A는 인간이 일일이 지시하지 않아도, 에이전트가 스스로 판단하고 작업을 분배하며 결과를 교환하는 완전히 새로운 소통 방식입니다. 구글이 제안한 A2A 프로토콜이나 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 등이 대표적인 예로, 이를 통해 AI들끼리 데이터를 교환하고 실행 전략을 자율적으로 조율할 수 있습니다.

많은 사람이 A2A를 처음 들었을 때, B2B와 비슷한 개념이라고 착각합니다. 하지만 본질적으로 다릅니다. B2B는 인간 담당자들 사이의 계약과 협상 중심 구조이고, A2A는 AI 간의 실시간 판단, 요청, 실행을 포함한 완전한 자동화 구조입니다. 예를 들어, 콘텐츠를 배포하는 AI가 광고비를 집행하는 AI에게 데이터를 요청하면, 별도의 사람 개입 없이 결과가 처리됩니다. 이 모든 과정이 자동화된 프로토콜로 이뤄지는 것이 A2A의 핵심입니다.

A2A와 MCP가 등장하게 된 배경에는 멀티에이전트 환경의 확산이 있습니다. AutoGPT, HuggingGPT, LangChain 등 자율적인 AI 프로젝트가 활성화되면서, 이제는 단일 AI가 아닌 여러 AI가 협업하는 환경이 표준이 되었습니다. 문제는 이 AI들이 협업할 수 있도록 연결하는 표준이 없었다는 것입니다. MCP는 LLM 간의 문맥(Context)과 역할(Role) 관리 기준을 제시하고, A2A는 형식화된 메시지 규약을 통해 서로 다른 AI가 안정적으로 소통하게 도와줍니다.

AI가 많아질수록 중요한 것은 조율과 협업입니다. 단일 AI는 잘 동작해도, 여러 에이전트를 동시에 쓰는 순간 다양한 문제가 발생합니다. 대표적으로 어떤 AI가 어떤 정보를 언제, 어떻게 받아야 하는가? 같은 데이터 구조를 이해할 수 있는가? 이런 문제를 해결하는 것이 A2A 프로토콜입니다. 이는 API 호출처럼 수동적인 구조가 아닌, AI 간 자율 대화와 판단을 가능하게 해줍니다. 마치 인간 팀원들이 팀워크를 발휘하는 것처럼 AI들도 팀으로 움직이게 됩니다.

마케팅에서 A2A는 ‘반자동화’를 넘어서는 완전 자동화를 의미합니다. 예를 들어, 고객 반응 데이터를 분석한 AI가 콘텐츠 수정 요청을 하면, 콘텐츠 작성 AI는 새로운 광고 문구를 작성하고, 그 결과를 퍼포먼스 측정 AI에게 전달합니다. 사람은 아무것도 하지 않아도, 에이전트 간 대화만으로 새로운 콘텐츠가 기획되고 실행됩니다. 이것이 바로 A2A의 힘이며, 마케팅 업무 전반에 거쳐 획기적인 효율 향상을 가져옵니다.

개인화 마케팅은 더 이상 단일 AI로는 부족합니다. 고객 데이터 분석, 행동 예측, 콘텐츠 생성, 채널 분배 등 수많은 요소가 필요하기 때문입니다. 각각의 기능을 가진 AI에이전트가 역할을 분담하고, A2A로 연결될 때 진정한 실시간 개인화가 가능해집니다. 예를 들어, 한 고객이 오전에 이메일을 열었다는 정보를 분석 AI가 감지하면, 콘텐츠 AI가 즉시 맞춤 메시지를 만들고, 채널 AI가 ‘푸시 알림 대신 이메일 재발송’을 선택해 실행하는 흐름이 가능합니다.

A2A는 마케터의 꿈인 옴니채널 운영의 실시간화를 현실로 만듭니다. Iterable, Braze 같은 마케팅 자동화 플랫폼도 이제는 AI 에이전트로 구현 가능하며, 이들이 구글 Ads, 페이스북 Ads 에이전트와 실시간 데이터를 주고받으면, 캠페인 운영이 훨씬 민첩하게 이뤄집니다. 예산 최적화 AI는 광고 결과를 토대로 채널별 광고비를 재조정하고, 콘텐츠 AI는 성과가 좋은 포맷을 반복 생성하는 식으로 ‘AI 오케스트라’가 구성됩니다.

자동화된다고 마케터가 사라지는 건 아닙니다. 오히려 마케터는 전략 설계자이자 AI 운영자로서의 역할이 더 중요해집니다. 어떤 KPI를 중심으로 에이전트를 조율할지, 생성된 콘텐츠가 브랜드와 부합하는지, 법적 윤리적 문제는 없는지 판단하는 건 여전히 사람의 몫입니다. 즉, 마케터는 ‘명령을 내리는 관리자’가 아니라, ‘AI 팀을 리드하는 리더’가 되어야 합니다.

A2A 시대를 준비하려면 몇 가지 기술적 준비가 필요합니다. 먼저 데이터를 통합하고 정규화하여 AI 간 공유가 가능해야 합니다. CDP(Customer Data Platform)나 데이터 레이크를 준비하는 것이 좋습니다. 또한, 클라우드 기반 API-first 구조를 채택하고, MCP, AutoGen, LangChain 등 A2A 관련 기술 흐름을 이해하는 것이 필요합니다. 파일럿 테스트로 1~2개의 에이전트를 먼저 도입해보는 것도 좋은 전략입니다.

궁극적으로 A2A는 단순한 자동화를 넘어, AI 생태계 간의 연결을 의미합니다. 쇼핑몰 AI, 결제 AI, 배송 AI가 유기적으로 협력하면 소비자는 ‘에이전트 간 통신’으로 최적의 경험을 얻게 됩니다. 마케터는 인간 고객뿐만 아니라 AI 고객을 위한 콘텐츠와 상품 구조를 설계하게 될 것입니다. 즉, A2A는 마케팅을 완전히 새롭게 정의하는 플랫폼이 될 것입니다.

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