AI 에이전트 제어 표준, ACP 공개

알렉스 핸콕은 캐시 앱, 스퀘어, 타이드의 모회사인 블록(Block)에서 소프트웨어 엔지니어로 재직하며 AI 분야에 기여하고 있다. 그는 오픈 소스 하니스 프로젝트인 구스(Goose)를 담당하고 있으며, 이 프로젝트는 AI 에이전트의 작동 방식을 표준화하는 데 초점을 맞추고 있다. 또한, 그는 MCP(Model Context Protocol)의 Rust SDK와 ACP 프로젝트에도 적극적으로 참여하며 AI 생태계의 발전에 기여하고 있다.

현재 AI 하니스 생태계는 인터페이스의 파편화로 인해 심각한 상호 운용성 문제를 겪고 있다. 각 하니스가 맞춤형이거나 제각각인 인터페이스를 사용하기 때문에, 특정 하니스를 제어하기 위해서는 전용 클라이언트 애플리케이션만 사용해야 하는 한계가 존재한다. 이는 마치 웹 브라우저가 표준화되기 전 각 웹사이트가 특정 브라우저에서만 작동했던 상황과 유사하며, 핸콕은 이러한 문제 해결을 위한 표준의 필요성을 강조했다.

MCP(Model Context Protocol)의 성공은 프로토콜 자체의 복잡성보다는 광범위한 채택률에 기인한다. 전 세계 수천, 수만 개의 서버가 MCP를 통해 연결되어 작업할 수 있게 되면서, 이 프로토콜은 AI 에이전트들이 공통의 언어로 상호작용하는 기반을 마련했다. 이는 다양한 AI 시스템 간의 효율적인 정보 교환과 협업을 가능하게 하는 중요한 성공 요인이 되었다.

MCP가 에이전트가 작업을 수행하는 표준이라면, 새롭게 등장한 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)은 클라이언트가 에이전트를 제어하는 표준을 제시한다. 이 프로젝트는 Zed, JetBrains와 같은 에디터 팀과의 협력을 통해 시작되었으며, 클라이언트와 AI 에이전트 간의 통신을 표준화하여 상호 운용성을 강화하는 것을 목표로 한다. ACP는 클라이언트 애플리케이션이 어떤 에이전트 하니스와도 일관된 방식으로 통신할 수 있는 기반을 제공한다.

ACP는 클라이언트와 하니스 간의 표준화된 통신 체계를 구축하기 위해 JSON-RPC 메시지를 기반으로 설계되었다. 이 프로토콜은 연결 설정 및 세션 기반 통신을 지원하며, 메시지 전달, 도구 호출 메타데이터, 사용자 권한 요청 처리 등 다양한 기능을 수행한다. JSON-RPC 기반의 간단한 설계는 높은 확장성을 제공하여, 향후 AI 생태계의 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 한다.

ACP와 같은 프로토콜 표준화는 AI 에이전트 생태계에 중요한 이점을 제공한다. 언더바 기반 메서드 호출 방식의 도입으로 클라이언트별 고유 메서드를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 충분한 수의 하니스나 클라이언트 프로젝트가 이를 도입하면, 모든 참여자가 공통적으로 어떤 작업을 수행하는지 명확하게 알 수 있어 생태계 전체의 가시성이 높아진다. 이는 커뮤니티 중심의 프로토콜 발전과 혁신을 가속화할 수 있는 기반이 된다.

알렉스 핸콕은 Zed 에디터와 Goose 하니스를 기반으로 ACP 인터페이스의 데모를 시연했다. 이 시연에서는 Poolside AI 도구를 활용하여, 하니스 측에서 한 번만 구현하면 어떤 클라이언트든 동일한 에이전트 기능을 사용할 수 있음을 보여주었다. 이는 단일 하니스 구현만으로 다중 클라이언트를 지원할 수 있어 개발 효율성을 높이고 사용자에게는 일관된 에이전트 경험을 제공하는 ACP의 강점을 부각했다.

ACP는 로컬 표준 입출력의 한계를 극복하고 원격 에이전트 실행 환경을 구축하기 위해 HTTP 전송 방식을 도입했다. 메시지와 프로토콜의 의미론은 동일하게 유지하면서도, HTTP 전송 및 웹소켓 업그레이드를 지원하여 원격 접속을 가능하게 한다. 이를 통해 사용자들은 로컬 환경뿐만 아니라 원격 서버에 위치한 에이전트도 동일한 방식으로 제어할 수 있게 된다.

AI 에이전트 스택은 클라이언트, 하니스, 도구(MCP), 모델의 네 가지 핵심 구성 요소로 이루어진다. 이 구성 요소들은 개발자가 원하는 대로 자유롭게 배치하고 분산할 수 있는 유연성을 제공한다. 모든 요소를 같은 머신에 둘 수도 있고, 하니스나 도구, 모델을 클라이언트와 다른 머신에 분리하여 배치할 수도 있다. 이는 표준 프로토콜을 통해 각 구성 요소의 이동성을 확보하여 시스템의 확장성과 안정성을 높이는 데 기여한다.

알렉스 핸콕은 라이브 코딩 시연을 통해 원격 에이전트 구동 방식을 선보였다. 네트워크 기반으로 원격 Goose 하니스에 지시 사항을 전송하며, 로컬 환경과 클라우드 컨테이너 환경을 동일하게 지원하는 모습을 보여주었다. 메시지와 사용하는 라이브러리가 동일하기 때문에 로컬 환경에서 원격 환경으로의 전환이 매우 쉽고 직관적으로 이루어질 수 있음을 강조했다.

ACP를 통한 상호 운용성의 증가는 AI 에이전트 시장에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 생태계와 시장이 형성되어 선택지가 많아지면, 사용자들은 자신의 요구를 충족하지 못하는 클라이언트를 외면하고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 클라이언트를 선호하게 될 것이다. 이는 클라이언트 개발자들이 사용자 경험의 품질을 두고 경쟁하게 만들 것이며, 결과적으로 AI 에이전트 생태계 전반의 품질 상향 평준화를 이끌어낼 것으로 기대된다. 또한, 개인용 맞춤형 클라이언트 제작이나 화이트 라벨 클라이언트 커스터마이징과 같은 새로운 비즈니스 기회도 창출될 수 있다.