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Dev.toAI/ML
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A2A 프로토콜 기반 GAS 서브에이전트 도입을 통한 TSI 완전 해소
Integrating Remote Subagents Built by Google Apps Script with Gemini CLI
AI 요약
Context
대규모 도구 집합 사용 시 발생하는 Tool Space Interference(TSI)로 인해 메인 에이전트의 추론 능력과 안정성이 저하되는 문제 발생. 기존 Nexus-MCP 방식은 단일 AI 클라이언트에 의존하여 진정한 분산 작업 수행에 한계 존재.
Technical Solution
- A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 통한 Gemini CLI와 Google Apps Script(GAS) 기반 원격 서브에이전트 간 연결 구조 설계
- GAS의 Low-code 환경 및 Google Workspace 네이티브 API 접근성을 활용한 경량 카테고리별 에이전트 배포
.gemini/agents/경로에 Agent Card를 로컬로 정의하여 GAS Web Apps의 동적 메타데이터 조회 시 발생하는 인증 병목 제거- 메인 에이전트의 도구 실행 공간을 원격 서브에이전트로 완전히 위임하여 추론 리소스 보존 및 실행 안정성 확보
- MCPA2Aserver 라이브러리를 통한 MCP 및 A2A 프로토콜의 통합 서버 인터페이스 구현
실천 포인트
- 에이전트당 기능 수를 20개 이하의 Soft Limit로 유지하고 있는지 확인 - 도구 집합 확장이 필요할 때 메인 에이전트 추가가 아닌 도메인 특화 서브에이전트 분리 검토 - 외부 서비스 연동 시 인증 오버헤드 감소를 위해 정적 메타데이터(Agent Card) 로컬 캐싱 적용 고려