[태그:] AI 에이전트

Agent2Agent (A2A)

1. Agent2Agent (A2A)의 개요 (1) Agent2Agent (A2A)의 개념 및 필요성 개념 멀티 에이전트형 시스템 구현을 위해 AI 에이전트 간 JSON-RPC, SSE 표준 기반 상호작용하며 작업을 조율하는 개방형 프로토콜 필요성 (2) Agent2Agent (A2A)의 특징 에이전트에 유용한 도구와 컨텍스트를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 보완 대규모 멀티 에이전트형 시스템을 배포하는 과정에서 식별된 문제를 해결 다양한 공급자의 에이전트를 결합할

MCP (Model Context Protocol)

1. MCP (Model Context Protocol)의 개요 (1) MCP의 부각배경 (2) MCP의 개념 및 특징 개념 복잡한 AI 워크플로우 구축을 위해 생성형 AI 등 인공지능 모델에 문맥 정보를 제공하여 외부 데이터 소스 및 도구를 연결하는 개방형 프로토콜 특징 JSON-RPC 기반 통신 – 표준 JSON-RPC 2.0 메시지 포맷 사용 – 상태 기반 연결 관리, 서버와 클라이언트 간

AI 에이전트 (AI Agent)

1. AI 에이전트 (AI Agent)의 개요 (1) AI 에이전트의 개념 사용자 대신 환경을 인식하여 목표 수립 및 외부 도구와 상호작용하고 인공지능 기반 의사 결정 및 계획/실행/개선하는 소프트웨어 (2) AI 에이전트의 특징/기대효과 특징 목표 지향 자율 계획 특정 목적 달성을 위해 작업 계획, 시퀀스 지정 환경 인식 멀티모달 기반 환경 정보를 인식/처리하여 상황 인식 외부 도구