AI 아키텍처의 진화: MoE부터 MCP, A2A까지 쭉~

짜 무섭게 발전하고 있지? 그냥 말 잘 알아듣는 애가 아니라,

이제는 팀플도 하고, 외부 시스템이랑 연동도 하면서 일머리까지 생겼다고 ㅋㅋㅋ 그 발전 단계를 MoE → MCP → A2A 이렇게 3단계로 정리해보자~

이 글은 그냥 용어 정리하는 게 아니라,

이 기술들이 왜 중요한지, 앞으로 어떤 그림이 그려질지까지 찬찬히 얘기해보는 거야. 

 

1단계: MoE(Mixture of Experts) – 전문가 집단 AI?

MoE는 말 그대로 "전문가 섞기"야. 하나의 거대한 AI 모델이 모든 걸 다 처리하던 시대에서, 이제는 역할 분담을 하게 된 거지.

예를 들어 문장을 이해할 때, "More" 같은 단어는 A 전문가가 처리하고, "Parameters"는 B 전문가가 처리하는 식이야.

AI 모델 안에서 전문가 팀이 돌아가는 느낌이랄까?

재밌는 건, 이 구조를 쓰면 전체 모델 파라미터 수는 커지지만, 실제 추론할 때는 일부만 동작해서 훨씬 효율적이라는 거.

구글도 2016년에 Sparse MoE라고 해서 일부 전문가만 작동하는 방식 도입했는데, 덕분에 속도도 빠르고 자원도 아끼고, 진짜 개꿀 조합이었지.

솔직히 요즘처럼 초거대 모델 경쟁이 치열할 때는 이런 구조 없으면 감당할 수 있겠나?

 

2단계: MCP(Model Context Protocol) – 외부랑 말 터주는 프로토콜

MoE가 모델 내부 이야기라면, MCP는 밖으로 나가는 길을 열어주는 역할이야.

AI가 혼자서 똑똑한 건 한계가 있어. 외부 API나 툴, 데이터베이스 같은 걸 활용해야 실무에서 쓸 수 있거든?

근데 기존 LLM은 기억력도 없고, 연결도 못 해. 일회성 대화만 잘하는 거지. MCP는 그걸 깨부수는 표준 프로토콜이야.

AI가 외부 도구를 "자율적으로" 인식하고 연결하고, 문맥도 유지하면서 작업 계획까지 조정할 수 있게 만들어줘.

이게 진짜 게임체인저인 게, 기존에는 LLM에 기능 붙이려면 툴 하나하나 맞춤으로 연결했어야 했거든?

MCP는 그걸 "표준화"해서 툴 하나만 붙이면 AI랑 바로 협업 가능하게 만들었어.

이거 진짜 개발자 입장에서는 눈물 나오는 고마움이야.

 

3단계: A2A(Agent-to-Agent) – 이제 AI끼리도 팀플함

이제 마지막 단계! 현재까지라는 거지 ㅎㅎㅎ 더 나올 수 있음 ㅋㅋ

AI들끼리도 서로 말하고 협업하는 시대가 왔어.

구글이 A2A라는 프로토콜을 만들었는데, 말 그대로 에이전트끼리 통신하게 해주는 기술이야.

예전엔 AI 하나가 작업 다 해야 했는데, 이제는 역할을 나눌 수 있어.

예를 들어,

- 어떤 에이전트는 이력서를 분석하고,

- 다른 애는 면접 일정을 잡고,

- 또 다른 애는 기술 테스트를 만들고...

이런 식으로. 그리고 얘네가 서로 말하면서 조율까지 해. 거의 AI 회사 하나 굴리는 느낌임.

이게 가능한 이유는, A2A가 HTTP, SSE, JSON-RPC 같은 기존 IT 기술을 기반으로 만들어져 있어서 기존 시스템이랑도 잘 붙고, 보안 인증도 튼튼하게 돼 있어.

그리고 텍스트뿐 아니라 오디오, 비디오까지 주고받을 수 있어서 진짜 범용성이 장난 아님.

 

MoE → MCP → A2A의 연결고리

이 세 가지는 따로 노는 기술 같지만, 사실은 딱 맞물리는 구조야.

• MoE는 AI 하나가 똑똑하고 빠르게 작동하게 해주는 기초 체력.
• MCP는 AI가 외부랑 잘 연결되게 해주는 소통 능력.
• A2A는 여러 AI가 협업하게 해주는 조직 문화(?) 같은 거지.

실제로 현업에서 쓰려면 이 세 가지가 동시에 필요해. 나도 서비스 만들 때 요즘 이런 구조를 많이 고민하는데,

MoE 기반 모델에 MCP로 데이터베이스 붙이고, A2A로 다른 기능성 에이전트들이랑 협업하면 진짜 사람 못지않은 AI 업무 자동화 시스템이 가능할거라 생각해서... 도전 중 ㅋㅋㅋ 

 

내가 보는 전망 "AI 팀장이 되는 날이 머지않았다?"

지금 이 기술 흐름을 보면, 앞으로는 AI 하나가 아니라 여러 AI가 팀처럼 일하게 될 거야.

이미 OpenAI나 구글, Anthropic 같은 데서 그런 방향으로 빠르게 움직이고 있고.

내가 보기에 앞으로 AI를 "직접 만드는" 것보다, 이런 프로토콜 기반으로 "AI 조직을 설계하는 역할"이 더 중요해질 것 같아.

어떤 역할의 에이전트를 쓰고, 어떤 시스템에 연결하고, 누가 누굴 리딩할지 정하는 거지.

결국 중요한 건 기술보다 설계력이야.

이런 MoE-MCP-A2A 흐름을 이해하고 있으면, 진짜 미래 AI 시스템의 그림이 머릿속에 확 그려질 거야.