[논문 리뷰] A Survey of AI Agent Protocols

Yingxuan Yang, Huacan Chai외 12명|ArXiv.org|2025. 04. 23.

Mobile Agent-Based Network Management인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 기존 AI 에이전트 프로토콜을 조사하고, 이차원 분류체계(맥락 지향 대 에이전트 간; 범용 대 도메인 특화)를 제시하며, 효율성, 확장성, 보안성, 신뢰성에 걸친 성능 분석을 통해 향후 연구 방향을 제시한다.

ABSTRACT

The rapid development of large language models (LLMs) has led to the widespread deployment of LLM agents across diverse industries, including customer service, content generation, data analysis, and even healthcare. However, as more LLM agents are deployed, a major issue has emerged: there is no standard way for these agents to communicate with external tools or data sources. This lack of standardized protocols makes it difficult for agents to work together or scale effectively, and it limits their ability to tackle complex, real-world tasks. A unified communication protocol for LLM agents could change this. It would allow agents and tools to interact more smoothly, encourage collaboration, and triggering the formation of collective intelligence. In this paper, we provide the first comprehensive analysis of existing agent protocols, proposing a systematic two-dimensional classification that differentiates context-oriented versus inter-agent protocols and general-purpose versus domain-specific protocols. Additionally, we conduct a comparative performance analysis of these protocols across key dimensions such as security, scalability, and latency. Finally, we explore the future landscape of agent protocols by identifying critical research directions and characteristics necessary for next-generation protocols. These characteristics include adaptability, privacy preservation, and group-based interaction, as well as trends toward layered architectures and collective intelligence infrastructures. We expect this work to serve as a practical reference for both researchers and engineers seeking to design, evaluate, or integrate robust communication infrastructures for intelligent agents.

연구 동기 및 목표

• 맥락 지향 대 에이전트 간 구분과 일반 목적 대 도메인 특화 구분을 강조하는 체계적인 이차원 분류를 제시한다.
• 프로토콜에 대한 질적 분석을 효율성, 확장성, 보안성, 신뢰성, 확장 가능성, 운용성, 상호운용성과 같은 차원에서 제공한다.
• 대표적인 프로토콜(MCP, ANP, A2A, agents.json, Agora 등)을 비교하여 강점과 한계를 파악한다.
• 진화 가능한 프라이버시 보호 및 그룹 조정 프로토콜과 계층화된 아키텍처를 향한 향후 연구 방향을 강조한다.
• 지능형 에이전트를 위한 강건한 커뮤니케이션 인프라 설계, 평가 및 통합에 대한 실용적 지침을 제공한다.]
• method:[
• 맥락 지향 대 에이전트 간 및 일반-purpose 대 도메인 특화의 이차원 분류체계를 개발한다.
• MCP, ANP, A2A, agents.json, Agora 등을 포함한 기존 프로토콜을 분류 체계에 따라 검토하고 분류한다.
• 효율성, 확장성, 보안성, 신뢰성, 확장 가능성, 운용성, 상호운용성 등의 차원에 걸친 질적 평가를 수행한다.
• 정적에서 진화 가능한 프로토콜로의 진화 추세와 규칙에서 생태계로의 진화 추세를 사례 연구 형식의 사용 사례로 제공하고 논의한다.
• 적응성, 프라이버시 보존, 집단 지능 인프라를 포함한 향후 연구 방향을 종합한다.

제안 방법

• 맥락 지향 대 에이전트 간 및 일반-purpose 대 도메인 특화의 이차원 분류 체계를 개발한다.
• MCP, ANP, A2A, agents.json, Agora 등 기존 프로토콜을 분류 체계에 맞게 분류하고 분류한다.
• 효율성, 확장성, 보안성, 신뢰성, 확장 가능성, 운용성, 상호운용성 등 차원에 따라 프로토콜을 질적으로 평가한다.
• 정적 프로토콜에서 진화 가능한 프로토콜로의 진화 추세와 규칙에서 생태계로의 진화 추세를 사례 연구 형식의 사용 사례로 제시하고 논의한다.
• 적응성, 프라이버시 보존, 집단 지능 인프라를 포함한 향후 연구 방향을 제시한다.

Figure 2 : A glance at the development of agent protocols.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 문헌에 존재하는 다양한 에이전트 프로토콜을 하나로 묶을 수 있는 명확한 이차원 분류 체계는 무엇인가?
• RQ2 기존 프로토콜은 보안성, 확장성, 지연 등 핵심 차원에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ3 현 시점의 주요 한계는 무엇이며 차세대 프로토콜은 어떤 방향으로 나아가야 하는가?
• RQ4 프로토콜이 새로운 집단 지능과 교차 도메인 상호운용성을 어떻게 촉진할 수 있는가?

주요 결과

• 이차원 분류 프레임워크가 맥락 지향 대 에이전트 간 프로토콜과 일반 목적 대 도메인 특화 프로토콜 간의 구분을 제공한다.
• MCP는 프라이버시와 확장성을 개선하기 위해 도구 사용을 LLM 응답과 분리하는 일반-purpose 맥락 지향 프로토콜로 강조된다.
• 에이전트 간 프로토콜로 ANP와 A2A가 교차 도메인 및 엔터프라이스 협업의 토대가 되며 도메인 특화 변형(예: agents.json)도 주목된다.
• 효율성, 확장성, 보안성, 신뢰성, 확장 가능성, 운용성, 상호운용성 등 차원에 따른 포괄적 평가가 제공되며 프로토콜 간의 트레이드오프가 나타난다.
• 본 논문은 계층화된 아키텍처와 집단 지능 인프라 내에서 진화 가능하고 프라이버시를 보호하며 그룹 협력 프로토콜로의 향후 연구 방향을 제시한다.

Figure 4 : Use-case analyses of four protocols under the same user instruction shown at the top.