amp-reasoning 0.1.1

Two AIs argue. You get a better answer. Multi-agent emergent reasoning engine.

amp — AI Debate Engine

Two AIs argue. You get a better answer.

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Why amp?

A single AI has blind spots — it trained on the same data, has the same biases, and often gives the "safe" answer. amp makes two independent AIs argue about your question, then synthesizes the best answer from both.

Your question
     ↓
Agent A (GPT-5.2) ──────────────── Agent B (Claude Sonnet)
    [독립 분석, 병렬]                    [독립 분석, 병렬]
         ↓                                    ↓
         └─────────── Reconciler ─────────────┘
                           ↓
              Better Answer + CSER score
              (두 AI가 얼마나 다른 시각을 가졌는지)

CSER (Cross-agent Semantic Entropy Ratio): 두 AI의 의견 다양성 측정 지표. 높을수록 더 독립적인 사고.

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Install

pip install amp-reasoning
amp init   # API 키 설정 (1분)
# 또는: API 키 없이 OAuth 무료 사용
amp login  # ChatGPT Plus + Claude Max 구독자 → 비용 0원

원클릭 설치:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/amp-reasoning/amp/main/install.sh | bash

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Quick Start

# 바로 사용
amp "비트코인 지금 사야 할까?"
amp "React vs Vue in 2026 — which should I pick?"
amp "스타트업에서 CTO 역할을 맡아야 할까?"

# 4라운드 심층 토론 (더 오래 걸리지만 더 깊음)
amp --mode emergent "AGI가 2027년 전에 가능할까?"

# MCP 서버 (Claude Desktop, Cursor, OpenClaw 연동)
amp serve

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How It Works

2-Round (기본): 독립 분석

Agent A와 B가 서로의 답을 모른 채 독립적으로 분석. → 진짜 독립적 사고 → 높은 CSER → 더 좋은 합성

4-Round (심층): 순차 토론

Round 1: A 분석
Round 2: B가 A를 반박
Round 3: A가 B의 반박에 재반론
Round 4: B 최종 반박
        → Reconciler 합성

CSER Gate

두 AI 답변이 너무 비슷하면 (CSER < 0.30) → 자동으로 4-round로 업그레이드. 더 다양한 시각을 강제로 끌어냄.

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Configuration

amp init  # 대화형 설정

또는 ~/.amp/config.yaml 직접 편집:

agents:
  agent_a:
    provider: openai
    model: gpt-5.4          # 최신 GPT-5 계열
    reasoning_effort: medium # none | low | medium | high | xhigh

  agent_b:
    provider: anthropic     # ANTHROPIC_API_KEY 있으면 (빠름)
    # provider: anthropic_oauth  # Claude OAuth 무료 (느림, subprocess)
    model: claude-sonnet-4-6

amp:
  parallel: true   # Agent A+B 병렬 실행 (기본: true, ~50% 속도 향상)
  timeout: 90      # 에이전트당 타임아웃 (초)
  kg_path: ~/.amp/kg.db  # 지식 그래프 저장 경로

Provider 옵션

provider	속도	비용	조건
openai	⚡⚡⚡	유료	OPENAI_API_KEY
openai_oauth	⚡⚡⚡	무료	ChatGPT Plus/Pro + amp login
anthropic	⚡⚡⚡	유료	ANTHROPIC_API_KEY
anthropic_oauth	⚡⚡	무료	Claude Max/Pro + amp login
local	⚡⚡	무료	Ollama 실행 중

💡 완전 무료 조합:

amp login  # ChatGPT Plus + Claude Max 구독 있으면 API 비용 0원
# → openai_oauth (GPT-5.4) × anthropic_oauth (Claude Sonnet) 자동 설정

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MCP Server

Claude Desktop, Cursor, OpenClaw 등 MCP 호환 클라이언트에서 사용:

amp serve  # http://127.0.0.1:3010

MCP 설정에 추가:

{
  "amp": {
    "url": "http://127.0.0.1:3010"
  }
}

사용 가능한 도구:

• analyze — 2-round 독립 분석 (15~30초)
• debate — 4-round 심층 토론 (30~60초)
• quick_answer — 단일 LLM 빠른 답변 (3초)

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Docker

# 서버만
docker run -e OPENAI_API_KEY=... -e ANTHROPIC_API_KEY=... -p 3010:3010 ghcr.io/amp-reasoning/amp

# docker-compose
OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... docker-compose up

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Python API

from amp.core import emergent
from amp.config import load_config

config = load_config()
result = emergent.run(query="Should I use Rust or Go?", context=[], config=config)

print(result["answer"])
print(f"CSER: {result['cser']:.2f}")  # 두 AI 시각 다양성
print(f"Agreements: {result['agreements']}")

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Performance (2026-03 기준)

구성	평균 응답시간	비용
GPT-5.2 + Claude Sonnet (API, 병렬)	~18초	$0.03~0.08
GPT-5.2 + Claude OAuth (병렬)	~35초	$0.01~0.03
GPT-5.2 + GPT-5.2 (같은 벤더)	~15초	$0.02~0.05

병렬화로 기존 대비 ~50% 속도 향상 (v0.1.0+)

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Why Cross-Vendor?

GPT와 Claude는 다른 회사가, 다른 데이터로, 다른 방법으로 훈련했습니다. 같은 질문에 다른 관점을 가질 가능성이 높습니다. 이것이 amp의 핵심 — 교차 벤더 합성.

같은 벤더 (GPT+GPT)도 동작하지만, amp는 자동으로 페르소나를 극단적으로 다르게 설정해 다양성을 확보합니다.

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Contributing

git clone https://github.com/amp-reasoning/amp
cd amp
pip install -e ".[dev]"
pytest

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License

MIT © 2026 amp contributors