2026년 구글 A2A 프로토콜: 채택 현황, 과열, 그리고 현실
A2A가 죽은 것은 아닙니다. 그저 범용적이지 않을 뿐입니다.
구글의 에이전트 간 상호 작용 프로토콜인 A2A(Agent2Agent)는 첫 해를 다소 혼란스럽게 보냈습니다.
A2A가 죽은 것은 아닙니다. 그저 범용적이지 않을 뿐입니다.
구글의 에이전트 간 상호 작용 프로토콜인 A2A(Agent2Agent)는 첫 해를 다소 혼란스럽게 보냈습니다.
A2A는 에이전트를 네트워크 피어(peer)로 전환합니다.
A2A 프로토콜(에이전트 투 에이전트 프로토콜의 약자)은 독립된 AI 에이전트 시스템 간 통신을 위한 개방형 표준입니다.
MCP는 에이전트에 도구를 제공하고, A2A는 에이전트에 동료(피어)를 제공합니다.
AI 에이전트 아키텍처가 두 개의 레이어로 분화되기 시작하고 있습니다.
중복된 부수 효과 방지
분산 시스템에서의 멱등성(Idempotency)은 네트워크가 실패하고, 큐가 재시도하며, 클라이언트가 패닉 상태에 빠지고, 운영자가 재생(Replay)을 시도한 후에 당신을 구해 주는 속성입니다. 프로덕션 시스템에서 중복 전달(Duplicate Delivery)은 정상적인 현상입니다. 중복된 부수 효과(Duplicate Side Effects)가 발생하는 것이 버그입니다.
리스타트 없이 LLM을 배포하고 교체하세요.
오랜 기간 동안 llama.cpp에는 뚜렷한 한계가 존재했습니다.
즉, 프로세스당 단 하나의 모델만 서빙(serving)할 수 있었으며, 모델을 변경하려면 재시작이 필요했습니다.
로컬 LLM을 활용한 자체 호스팅 AI 검색
Vane 은 “인용된 AI 검색” 분야에서 더 실용적인 솔루션 중 하나입니다. 이는 실시간 웹 검색과 로컬 또는 클라우드 LLM 을 결합하면서도 전체 스택을 사용자의 통제 하에 두는 자체 호스팅형 답변 엔진입니다.
Ultrawork 를 실행할 때 실제로 어떤 일이 일어나는지 알아봅니다.
Oh My Opencode 는 “가상의 AI 개발 팀"을 약속합니다. Sisyphus 가 전문가들을 지휘하고, 작업이 병렬로 실행되며, 마법 같은 ultrawork 키워드가 모든 것을 활성화합니다.
OpenCode 설치, 구성 및 사용 방법
로컬 추론을 위해 llama.cpp로 계속 돌아가게 됩니다. 이 도구는 Ollama 등 다른 도구들이 추상화해버리는 부분을 직접 제어할 수 있게 해주고, 단순히 잘 작동하기 때문입니다. llama-cli를 사용하여 GGUF 모델을 대화형으로 쉽게 실행하거나, llama-server를 통해 OpenAI 호환 HTTP API를 노출할 수 있습니다.
에어테이블 - 무료 계획 제한, API, 웹후크, Go 및 Python.
Airtable는 주로 협업하는 “데이터베이스처럼” 된 스프레드시트 UI를 기반으로 한 저코드 애플리케이션 플랫폼으로 생각하는 것이 가장 좋습니다. 비개발자들이 친근한 인터페이스를 필요로 하지만, 개발자들도 자동화와 통합을 위한 API 표면이 필요할 때 매우 빠르게 운영 도구를 생성하는 데 적합합니다(내부 트래커, 가벼운 CRM, 콘텐츠 파이프라인, AI 평가 대기열 등).
셀레니움, 크롬디피, 플레이와이트, 린로우즈 - 고에서.
올바른 브라우저 자동화 스택과 Go를 사용한 웹 스크래핑([https://www.glukhov.org/ko/developer-tools/automation-testing/browser-automation-in-go-scraping-selenium-playwright-alternatives/ “브라우저 자동화 스택 및 Go를 사용한 웹 스크래핑”)을 선택하는 것은 속도, 유지보수, 그리고 코드가 실행되는 위치에 영향을 미칩니다.
파이썬 브라우저 자동화와 E2E 테스트 비교.
Python에서 사용할 브라우저 자동화 스택을 선택하는 것은 속도, 안정성, 유지보수에 영향을 미칩니다.
이 개요는
Playwright vs Selenium vs Puppeteer vs LambdaTest vs ZenRows vs Gauge -
Python에 초점을 맞추며, Node.js 또는 다른 언어가 어디에 적합한지 주목합니다.
2026년 1월 인기 Go 레포지토리
Go 생태계는 AI 도구, 자체 호스팅 애플리케이션, 개발자 인프라 등 혁신적인 프로젝트와 함께 계속해서 성장하고 있습니다. 이 개요는 이 달에 GitHub에서 가장 인기 있는 Go 저장소에 대한 분석을 제공합니다.
파이썬으로 PDF 텍스트 추출을 완벽하게 마스터하세요.
PDFMiner.six은 PDF 문서에서 텍스트, 메타데이터 및 레이아웃 정보를 추출하기 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서 작업 툴: 마크다운, 라텍스, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.
테스트 및 스크래핑을 위한 브라우저 자동화 숙련하기
Playwright은 웹 크롤링 및 종단간 테스트(end-to-end testing)를 혁신적으로 변화시키는 강력하고 현대적인 브라우저 자동화 프레임워크입니다.
BAML과 Instructor를 활용한 타입 안전한 LLM 출력
프로덕션 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때 구조화되고 타입 안전(structured, type-safe)한 출력을 얻는 것은 매우 중요합니다. 두 가지 인기 있는 프레임워크인 BAML과 Instructor는 이 문제를 해결하는 서로 다른 접근 방식을 취합니다.
확장성과 명확성을 위해 Go 프로젝트 구조화하기
Go 프로젝트 구조화는 장기적인 유지 보수성, 팀 협업 및 확장성의 근본적인 요소입니다. 엄격한 디렉토리 레이아웃을 강제하는 프레임워크와 달리, Go는 유연성을 수용합니다. 하지만 이러한 자유에는 프로젝트의 특정 요구 사항을 충족하는 패턴을 선택할 책임이 따릅니다.