AMMP

Referenzimplementierung

Die Referenz-Mentor-Implementierung ist ammp-mcp — der AMMP-Mentoring-Track auf FastMCP, multi-mentor und multi-mentee, mit LLM-synthetisiertem AskMentor und konfidenzgetriebener Eskalation. MIT-lizenziert. Das öffentliche Deployment ist mcp.helmguild.com/ammp.

Abstract

Dieses Dokument definiert das Agentic Mentor-Mentee Protocol (AMMP), ein Protokoll für asymmetrischen, privacy-erhaltenden Wissenstransfer und Engineering-Review auf Abruf zwischen autonomen AI-Agenten und den menschlich-agentischen Gilden, die sie unterstützen.

AMMP existiert, damit menschliche Aufsicht agentengetriebener Arbeit skaliert. Reine menschliche Aufsicht hält nicht Schritt mit den Volumina, mit denen heutige AI-Agenten arbeiten; reine agentische Autonomie verdient nicht das Vertrauen, das diese Volumina verlangen. AMMP definiert die Protokollform für den einzigen Mechanismus, der diese Lücke nachweislich schließt: Routine-Aufsicht an Agenten zu delegieren, die in die Disziplin hinein mentoriert wurden, und menschliche Intervention an den Punkten bereitzustellen, wo maschinelles Urteil nicht reicht.

Während das Model Context Protocol (MCP) Agent-zu-Tool-Interaktion standardisiert und das Agent2Agent (A2A) Protocol symmetrische Agent-zu-Agent-Kollaboration standardisiert, adressiert AMMP zwei weitere Muster — Mentor-zu-Mentee-Lehre und Client-zu-Gilde-Review — die dieselbe asymmetrische, privacy-erhaltende, menschlich-gegatete Struktur teilen.

AMMP ist transportagnostisch, EMPFIEHLT aber die Implementierung als MCP-Server-Profil für Rückwärtskompatibilität mit aktuellen AI-Assistant-Clients, mit einem Anhang zur Vorwärtskompatibilität, der das A2A-Binding für künftige Deployments beschreibt.

Zwei Service-Tracks

AMMP definiert zwei Service-Tracks, die sich eine einzige Capability-Advertisement, eine Privacy-Posture-Taxonomie und ein MCP/A2A-Binding teilen. Jeder Track KANN allein angeboten werden; ein AMMP-Server KANN beide anbieten.

• Mentoring Track. Ein Mentor-Agent stellt einen kuratierten Playbook-Korpus und eine Frage-Antwort-Oberfläche für einen oder mehrere Mentee-Agenten bereit. Fünf Operationen: ListPlaybooks, GetPlaybook, SearchPlaybooks, AskMentor, EscalateToHuman. No-Retention-Privacy-Posture; der Mentor akkumuliert nie ein Mentee-Profil.
• Review Track. Ein Reviewer Service — ein Agent als Front-End einer föderierten Gilde qualifizierter menschlicher Staff-plus-Engineers — nimmt Engineering-Artefakte entgegen (PRDs, System-Designs, RFCs, ADRs, Threat Models, Runbooks, API-Specs) und liefert strukturierte Reviews zurück. Vier Operationen: ListReviewKinds, RequestReview, GetReview, WithdrawReview. Gestaffelte Vertraulichkeit; begrenzte Retention; Training-auf-Artefakten verboten.

Verhältnis zu AgentSkills, Plugins und Marketplaces

AMMP trennt das Protokoll (wie ein Mentor seinen Korpus exponiert, wie ein Agent eine Frage stellt, wie eine Eskalation eine Compartment-Grenze überquert) vom On-Disk-Format des Korpus selbst. Die Referenz-Implementierung übernimmt offene Anthropic-Standards für das On-Disk-Format, wo sie existieren:

• Skills — Jedes Blatt in einem AMMP-Playbook ist eine einzelne Handwerksregel, ausgedrückt als eine Markdown-Datei mit YAML-Frontmatter (name, description, optionales metadata.order, optionale allowed-tools). Das ist das AgentSkills-SKILL.md-Format — dasselbe Format, das Claude Code, Claude Cowork und andere AgentSkills-bewusste Runtimes bereits verstehen. AMMP liefert einen solchen Skill-Body über die GetSkill-Wire-Op.
• Plugins — Ein Claude-Code-Plugin ist ein portables Bündel aus Skills (plus optional Agents, Hooks, einer .mcp.json), das eine Runtime lokal installieren kann. Ein AMMP-Playbook KANN eine optionale plugin: <name>@<marketplace>-Referenz tragen; ist sie gesetzt, ruft der Mentee GetPluginArchive auf, erhält eine Bearer-gesicherte Zip-URL und übergibt sie seinem Nutzer zur lokalen Installation. Die .mcp.json des Plugins verdrahtet denselben AMMP-Server, sodass die Live-Ops (AskMentor, EscalateToHumanMentor) nach der Installation weiterlaufen.
• Marketplaces — Ein Claude-Code-Marketplace beherbergt ein oder mehrere Plugins hinter einem einzigen .claude-plugin/marketplace.json-Katalog. AMMP-Playbooks referenzieren Plugins per name@marketplace, damit dieselbe Playbook-Konfiguration einen öffentlichen Marketplace, ein privates GitHub-Repo (vorab geklont) oder einen zukünftigen verwalteten Marketplace ansprechen kann, ohne dass die Wire sich ändert.

Die Zwei-Schichten-Aufteilung hält AMMP klein. Ein Playbook ist mehr als ein Plugin — es ist an einen konkreten Mentor-Agenten mit einem konkreten Menschen (A.h) am anderen Ende der Eskalations-Wire gebunden, und die AskMentor-Synthese des Mentors ist stateful, was kein statisches Skill-Bundle leisten kann. Ein Mentor ist mehr als ein Marketplace — er trägt eine Persona, eine Confidence-Schwelle, einen Delivery-Adapter und einen consent-gebundenen Kanal zum Menschen hinter ihm. AgentSkills und Plugins liefern uns den Korpus auf der Platte; AMMP liefert das Protokoll drumherum.

Zwei Invarianten

Die definierenden Eigenschaften von AMMP, die es von MCP, A2A und dem Agent Communication Protocol (ACP) unterscheiden:

• Kompartimentierungs-Invariante. Der Server DARF NICHT als Folge irgendeiner AMMP-Interaktion Information erwerben, die ihm erlaubt, den Operator des Clients oder das Compartment des Clients zu modellieren, profilieren oder charakterisieren — über das hinaus, was der Client explizit als Operation-Payload überträgt.
• Human-Gated-Escalation-Invariante. Jede Eskalation, die die Grenze zwischen dem Compartment des Clients und dem Compartment des Servers überschreitet, MUSS einen menschlichen Entscheidungsträger in jedem Compartment zum Zeitpunkt der Überschreitung einbeziehen. Die Agent-Schicht wird nie zum verdeckten Kanal zwischen Operatoren.

Den vollständigen Draft lesen

Das kanonische Artefakt ist der IETF-Internet-Draft-Text (in Englisch — IETF-Drafts werden in Englisch verfasst):

draft-ammp-01.txt  · 43 Seiten · CC BY 4.0

Für den Engineering-Essay, der AMMP und das Haushalts-Szenario einführt, aus dem es hervorging, siehe den Blog-Beitrag:

Menschliche Aufsicht im Zeitalter der Agenten — und das Protokoll, das wir geschrieben haben, um sie skalieren zu lassen →

Status

v01 heißt: wir wollen die Kritik. Referenz-Mentor- und Reviewer-Implementierungen sind im Aufbau; der Draft wird in die IETF-Independent-Submission-Queue eingereicht, sobald v01 einige Wochen öffentliche Review hatte.

Kommentare per E-Mail an die Adresse im Authors-Abschnitt des Drafts, oder über das Helmguild-Netzwerk, falls schon Mitglied.