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[IT뉴스]이종 AI끼리 협력해 업무 척척…삼성전기, 내년 A2A 띄운다

온카뱅크관리자

2026-07-20 18:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 자체 AI로 출장 정산·경비 처리 SAP ‘쥴’은 재무·인사 등 자동화 토큰비 줄이고 업무 효율성 확대 
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 삼성전기(009150)가 서로 다른 종류의 인공지능(AI) 에이전트가 업무를 주고받는 협업 체계를 구축한다. 이종(異種) AI 에이전트끼리 능동적으로 상호작용하며 업무를 자동화하는 ‘에이전트 투 에이전트(A2A)’ 개념을 실무에 도입하는 것이다. AI 특수로 주문 물량이 늘어난 삼성전기 업무 효율성 제고에 도움이 될 것으로 예상된다.
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 20일 정보기술(IT) 업계에 따르면 삼성전기는 자체 AI 에이전트를 구축하고 SAP의 AI 에이전트 ‘쥴’을 도입하는 전사 차원 A2A 실현 계획을 수립하고 있다. 자체 AI 에이전트는 출장 정산, 경비 처리, 협력사 문서 송·수신 등에 쓰일 용도로 개발된다. 삼성전기는 삼정KPMG의 AI 개발 플랫폼 ‘카이젠’을 활용해 올해 10월까지 자체 AI 에이전트 구축을 마무리 지을 예정이다.
 쥴은 SAP가 제공하는 AI 에이전트로 SAP의 전사자원관리(ERP) 시스템 위에서 구동된다. 삼성전기는 내년 2분기 이후 SAP 비즈니스 테크 플랫폼(BTP)을 도입하고 ERP 기능 전반에서 쥴을 사용하는 IT 환경을 사내에 도입한다. 현재 삼성전기는 ERP 관련 개발 업무 조직만 쥴을 부분적으로 사용하는 중인데 내년 이후엔 쥴의 활용처를 대폭 넓히는 것이다.
 올해 자체 AI 에이전트 구축이 완료되고 내년 2분기 이후 쥴 도입이 확대되면 두 AI 에이전트로 유기적인 업무 자동화를 구현한다는 게 삼성전기의 구상이다. 쥴은 제품 생산에 직결된 업무 일부를 자동화한다. 삼성전기는 이미 ERP 시스템에 공급망 관리(SCM), 생산 계획 및 실행 현황 데이터 등을 통합했다. 이에 따라 쥴은 해당 시스템 내에서 원자재 거래, 제품 출하 등에 수반되는 분석 업무를 보조하고 반복 업무를 자동화한다.
 동시에 자체 AI 에이전트는 비즈플레이 등 ERP 외 시스템에서 처리되는 작업을 맡는다. 쥴이 생산 업무를 자동화하는 동안 자체 AI 에이전트는 이를 뒷받침할 경영지원 업무를 자동화한다. 두 AI 에이전트의 협업 아래 업무 전 과정에서 사람의 개입을 최소화하는 게 삼성전기의 목표다. 대신 사람은 AI의 보조를 받아 의사결정에 더 집중할 수 있게 된다. 
 이와 같이 A2A란 서로 다른 플랫폼의 AI 에이전트가 때론 수평적으로, 때론 수직적으로 상호작용하며 업무를 수행하는 개념을 뜻한다. 쉽게 말해 오픈AI의 챗GPT와 앤트로픽의 클로드가 같은 목표 달성을 위해 서로 과업을 나누고 자료를 공유하며 사람의 일을 대신 수행하는 일련의 과정이 A2A다.
 여기서 중요한 것은 AI 에이전트가 서로 소통해야 한다는 점이다. A2A는 지난해 4월 구글이 개방형 A2A 통신 규격을 공개하며 본격적으로 떠오른 개념이다. 과거 학습한 정보와 인터넷상 공개 자료만 접근할 수 있었던 AI는 2024년 앤트로픽의 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 공개 이후 한 단계 업무 범위가 확장됐다. MCP는 통신 규격의 일종으로 AI와 컴퓨터 운영 체제(OS), 외부 소프트웨어 및 파일 등과 연결을 표준화했다. AI가 컴퓨터 곳곳을 뒤지며 작업하는 환경이 조성된 셈이다.
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 <img alt="에이전트 투 에이전트(A2A) 작동 원리. 사진 제공=구글" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/20/seouleconomy/20260720180453089spid.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="bCH0Oie4hF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/20/seouleconomy/20260720180453089spid.png" width="658">
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 에이전트 투 에이전트(A2A) 작동 원리. 사진 제공=구글
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 여기에 더 나아가 구글은 AI 에이전트 간 통신할 수 있는 A2A 프로토콜을 발표했다. 기존에는 다른 프레임워크로 개발되고 다른 컴퓨터 언어로 작성된 AI끼리 소통하려면 각각을 연동하는 별도의 코딩 작업이 필요했다. AI 에이전트 수가 늘어날수록 연동을 위한 개발 작업 공수와 비용도 비례해 증가하는 구조다. 반면 구글의 A2A 프로토콜은 이종 AI가 웹 표준 위에 공통 통신 규격을 사용하는 방식을 택했다. AI끼리 공용어를 사용해 서로의 임무를 확인한 후 작업을 주고받는 환경이 만들어졌다.
 A2A는 기업이 전사 차원에서 AI 에이전트 활용 성과를 높이는 방편으로 주목받고 있다. 각 AI 에이전트의 장점이 다른 만큼 산업별·업무별로 우수한 자동화 성과를 낼 수 있는 AI 에이전트도 다르다. 특정 글로벌 빅테크 기업 AI의 벤치마크 점수가 뛰어나다고 해서 전사 업무 성과 향상을 담보할 수 없는 이유다. 그렇기에 기업들은 용도에 맞게 특화된 AI 에이전트를 적재적소에 배치하고자 한다.
 비용 측면에서도 A2A의 유연함을 기대할 수 있다. 업무 중요도에 따라 고사양 AI 모델과 저사양 모델을 병행 기용하며 무분별한 토큰 비용 지출을 막을 수 있다. AI끼리 호환되는 덕에 기존 IT 시스템 안에 기능별 특화 AI를 하나하나 배포하지 않아도 돼 개발 시간을 아낀다는 장점도 있다. 삼성전기가 SAP ERP와 비(非)ERP 환경에서 AI 에이전트를 따로 구축하는 것도 같은 맥락이다. 한 AI 스타트업 대표는 “기업들이 SAP나 세일즈포스 등 필수 소프트웨어와 외부 AI 에이전트를 연동할 때 A2A를 선호한다”고 설명했다.
 이러한 성과 창출 및 비용 절감은 기업이 AI 에이전트를 사용하는 이유와도 맞물려 있다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지앤드컴퍼니가 지난해 AI를 사용 중인 기업을 대상으로 조사한 결과 효율성 제고와 매출 성장이 AI 사내 도입의 주요 목적이었다. 맥킨지 설문에 응답한 기업 109개 중 84%가 AI 도입 기대 효과로 효율성 제고를, 82%가 매출 성장을 꼽았다.
 이에 삼성전기 사례처럼 국내 일부 기업들은 발 빠르게 A2A 구현 방안을 모색하기 시작했다. 기업들의 수요에 시스템통합(SI) 업계도 A2A 사업의 걸음마를 떼고 있다. GS네오텍은 최근 한 유통업체를 대상으로 GS네오텍의 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이아이디어’의 A2A 기술 시연을 진행했다. GS네오텍은 올해 3분기 중 이 고객사와 A2A 도입 기술실증(POC) 계약을 논의하는 중이다. 한 SI 업체 관계자는 “지난해 연말부터 고객사로부터 A2A 구축 문의가 들어오기 시작했다”며 “접수 건수는 분기당 1건 수준으로 이제 막 기업들이 관심을 보이는 단계”라고 귀띔했다.
 김태호 기자 teo@sedaily.com
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