이는 에이전트 간 협업이 복잡해지고 다양한 언어·플랫폼에서 운영될수록 큰 장점이 됩니다. 예를 들어 분석 에이전트가 calculate_risk()라는 기능을 제공하고 있다면, 검색 에이전트는 마치 내부 라이브러리를 호출하듯 해당 기능을 요청할 수 있습니다.

# 분석 에이전트(서버)
def calculate_risk(data): return {"score": 0.82}

# 검색 에이전트(클라이언트)
response = rpc_call("http://analysis-agent/calculate_risk", data=info) 
print(response["score"])

RPC의 가장 큰 장점은 학습 비용이 거의 들지 않는다는 점입니다. 에이전트 개발자는 기존 프로그램에서 함수 호출을 사용하던 방식 그대로 A2A 협력을 구현할 수 있기 때문에 프로토콜 학습 부담이 낮으며, 초기 구현 속도도 매우 빠릅니다. 또한 에이전트 간 의사소통을 요청–응답 구조로 단순화하기 때문에 디버깅과 모니터링이 쉬우며, 복잡한 이벤트 흐름을 파악할 필요 없이 단순한 순차 프로세스를 구현할 수 있습니다. 특히 LLM 기반 에이전트들이 수행하는 작업 중 즉시 결과를 받아야 다음 단계로 넘어가는 경우에 RPC는 매우 효율적입니다.