MCP, A2A, UnifAI 등의 프로토콜 표준이 점차 완비되면서 제2의 AI 에이전트 체인 상(On-chain) 봄을 열게 될까?
글: Haotian
최근 체인 상의 AI 에이전트가 다시 활기를 띠는 조짐을 보이고 있다. MCP, A2A, UnifAI 등 다양한 프로토콜 표준들이 서로 보완하며 새로운 멀티 AI 에이전트 상호작용 인프라를 형성하고 있으며, 이를 통해 AI 에이전트가 단순한 정보 제공 서비스에서 벗어나 실행 중심의 애플리케이션 도구 서비스 수준으로 진화하고 있다. 문제는 이것이 두 번째 AI 에이전트의 블록체인 봄을 알리는 신호일 수 있느냐는 점이다.
1) MCP(Model Context Protocol): Anthropic이 제안한 오픈 스탠다드 프로토콜로, 본질적으로 AI 모델과 외부 툴 간의 '신경망' 역할을 수행하며 에이전트와 외부 툴 간의 상호운용성 문제를 해결한다. 구글 DeepMind도 이에 대한 지지를 표명하면서 MCP는 금세 업계에서 인정받는 표준 프로토콜이 되었다.
MCP의 기술적 가치는 함수 호출을 표준화함으로써 다양한 LLM이 통일된 언어로 외부 툴과 소통할 수 있도록 한다는 점에 있다. 마치 Web3 AI 세계의 'HTTP 프로토콜'과 같은 존재감이다. 하지만 원격 보안 통신 부분에서는 여전히 취약점이 존재한다(@SlowMist_Team@evilcos가 여러 보안 리포트에서 분석한 바 있음). 특히 자산 관련 상호작용이 빈번해질 경우 위험이 증가한다.
2) A2A(Agent-to-Agent Protocol): 구글이 주도하는 에이전트 간 통신 프로토콜로, 일종의 '에이전트 소셜 네트워크'를 위한 프레임워크이다. MCP가 AI 툴 연결에 집중한다면, A2A는 에이전트 간의 커뮤니케이션과 협업에 초점을 맞춘다. Agent Card 메커니즘을 통해 능력 발견 문제를 해결하고, 플랫폼 및 모달리티를 넘나드는 에이전트 협업을 실현하며 Atlassian, Salesforce 등 50개 이상의 기업이 참여하고 있다.
기능 측면에서 보면 A2A는 AI 세계의 '소셜 프로토콜'이라 할 수 있으며, 다양한 소형 AI들이 통일된 방식으로 협업할 수 있게 해준다. 개인적으로는 프로토콜 자체보다도 구글이 나서서 AI 에이전트 생태계에 정당성을 부여한다는 점이 더 큰 의미를 갖는다고 느낀다.
3) UnifAI: MCP와 A2A의 강점을 통합하여 중소기업에 맞는 크로스플랫폼 에이전트 협업 솔루션을 제공하려는 목적의 에이전트 협업 네트워크이다. 일종의 '미들 레이어'로서 통합된 서비스 발견 메커니즘을 통해 에이전트 생태계의 효율성을 높이려 하고 있다. 그러나 다른 프로토콜들과 비교했을 때 시장 영향력과 생태계 구축은 아직 미흡한 상태이며, 향후 특정 세분화된 시나리오에 집중할 가능성이 있다.
@darkresearchai : 솔라나 블록체인 기반의 MCP 서버 애플리케이션 구현체로, TEE(Trusted Execution Environment)를 통해 보안을 강화하며 AI 에이전트가 솔라나 블록체인과 직접 상호작용할 수 있도록 한다. 예를 들어 계정 잔액 조회, 토큰 발행 등의 작업이 가능하다.
이 프로토콜의 가장 큰 장점은 AI 에이전트가 DeFi 영역에 기여할 수 있는 경로를 제시했다는 점이며, 체인 상 작업의 신뢰 가능한 실행 문제를 해결했다는 것이다. 해당 티커 $DARK는 최근 조용히 반등세를 보이고 있으나, 과거 경험상 '한 번 물리면 오랫동안 우물만 봐도 무서워한다'는 신중한 태도를 견지하며 여기서 추천은 하지 않겠다. 다만 DARK가 MCP 기반으로 애플리케이션 레이어에 실제로 적용된 점은 새로운 방향성을 제시했다고 볼 수 있다.
문제는 무엇인가? 이러한 표준화된 프로토콜들을 활용해 체인 상 AI 에이전트가 어떤 확장 방향과 기회를 만들어 낼 수 있을까?
1) 탈중앙화된 실행형 애플리케이션 기능: Dark는 TEE 기반 설계를 통해 핵심적인 문제 하나를 해결했다. 바로 AI 모델이 어떻게 신뢰성 있게 체인 상 작업을 수행할 수 있는가 하는 점이다. 이는 AI 에이전트가 DeFi 분야에 실제 적용될 수 있는 기술적 기반을 마련한 것으로, 앞으로 자율적으로 거래 실행, 토큰 발행, LP 관리 등 다양한 DeFi 작업을 수행하는 AI 에이전트가 더욱 등장할 수 있음을 의미한다.
과거 순수하게 개념 투기만을 위한 에이전트 모델들과 비교하면, 실제 유용성을 갖춘 에이전트 생태가 진정한 가치를 지닌다. (다만 현재 Dark의 GitHub에는 제한된 12개의 Action만 존재해 좋은 시작일 뿐, 완전히 개념 단계를 벗어나 대규모 상용화까지는 아직 거리가 있다)
2) 다중 에이전트 협업 블록체인 네트워크: A2A와 UnifAI가 다중 에이전트 협업 시나리오를 탐색함으로써 체인 상 에이전트 생태계에 새로운 네트워크 효과 가능성을 열었다. 다양한 전문 에이전트들로 구성된 탈중앙화 네트워크를 상상해보자. 이는 단일 LLM의 한계를 넘어서 자율적으로 협업하는 탈중앙화 시장을 형성할 수 있으며, 이는 블록체인의 분산형 네트워크 특성과 완벽하게 부합한다.
이상.
어찌 됐든 AI 에이전트 분야는 이제 '밈화'된 어려움에서 벗어나고 있다. 체인 상 AI의 발전 방향은 먼저 크로스플랫폼 표준 문제(MCP, A2A 등)를 해결한 후, 그 위에서 애플리케이션 레이어의 혁신(예: Dark의 DeFi 시도)이 파생되는 형태일 것이다.
탈중앙화된 에이전트 생태는 새로운 계층화된 확장 아키텍처를 형성하게 될 것이다. 하위층은 TEE 등의 기본 보안 장치, 중간층은 MCP/A2A 등의 프로토콜 표준, 상위층은 구체적인 수직 시나리오 애플리케이션이 자리잡게 된다. (이는 과거 순수 Web3 AI 체인 상 표준 프로토콜들에게는 다소 불리한 신호일지도 모른다… 덜덜…)
일반 사용자 입장에서는, 첫 번째 AI 에이전트의 체인 상 요동침을 겪은 이후 이제 중요한 것은 누구에게서 가장 큰 시가총액 버블이 튀어나올지가 아니라, Web3와 AI의 융합 과정에서 보안, 신뢰성, 협업 등의 핵심 과제를 누가 진정으로 해결할 수 있는가 하는 점이다. 또 다시 거품에 빠지는 것을 피하려면, 개인적으로는 프로젝트의 진행 상황이 Web2의 AI 기술 혁신과 얼마나 밀접하게 따라가는지를 지켜보는 것이 최선이라고 생각한다.
요약하자면:
1. AI 에이전트는 Web2 AI 표준 프로토콜(MCP, A2A 등)을 기반으로 새로운 애플리케이션 레이어 확장과 함께 일련의 주목받을 만한 움직임이 나타날 것이다.
2. AI 에이전트는 더 이상 단일 메시지형 푸시 서비스에 머무르지 않고, 다수의 AI 에이전트가 상호작용하고 협업하는 실행형 도구 서비스(DeFAI, GameFAI 등)가 새로운 관심사가 될 것이다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
Haotian | CryptoInsight
