Anthropic 希望用 MHS 为实体硬件打造类似 MCP 的统一标准
THE DECODER 提示的 Nano Banana Pro
要点
- Anthropic 正在开发 Model Hardware Standard（MHS），这是一套统一接口，让 AI agent 能够读取并控制实验室、工厂中的显微镜、机械臂等实体设备。
- Anthropic 通过标准化驱动程序，让所有设备都能以统一格式被发现和调用。据该公司介绍，将多台机器接入系统的时间可从数周或数月缩短至数小时甚至数分钟。
- 与合作伙伴进行的早期测试表明，AI 可以自主优化工作流程，并生成无需语言模型即可运行的脚本。但系统目前仍难以理解物理因果关系，因此人工监督依然必不可少。
Anthropic 的 Model Hardware Standard（MHS）为 AI agent 提供了统一接口，使其能够操作显微镜、机械臂等实体设备。实验室和量子计算机上的早期测试显示，设备接入时间大幅缩短，但 Claude 仍难以理解物理因果关系。
研究实验室和工厂中的设备通常来自不同厂商，使用不同的 API、数据格式和控制软件，接入工作往往十分复杂。Anthropic 希望通过 Model Hardware Standard（MHS）解决这一问题。这套规范允许 AI agent 读取实体硬件的数据并对其进行控制。
Anthropic 表示，MHS 能将实验室设备的接入时间从通常的数周或数月缩短至数小时甚至数分钟。该公司与 HHMI Janelia Research Campus 共同开发了这套规范，计划先以研究预览版的形式向部分实验室和制造商开放，之后再发布开源版本。广告
每台设备配备一个驱动程序，告别定制化集成
这一想法源自 Anthropic 已经推出的一项软件项目。Model Context Protocol（MCP）为 AI 模型访问外部数据源和工具提供了标准方式。MHS 则将这一思路扩展到了实体设备。广告
每台设备都会配备一个 MHS 驱动程序，用于统一读取、修改数据等基本操作。驱动程序会以通用格式描述设备，让软件能够发现它；同时还可以记录单靠软件无法获取的信息，例如机械臂的重量或安全限制。用户只需用自然语言补充这些信息，MHS 就能将其转换为供 agent 参考的文件。
这样一来，agent 即使从未接触过某台设备，也能了解它的功能和限制，并通过统一接口操作。每种硬件仍需单独编写驱动程序，但驱动一旦完成，就能重复使用，无需针对每一种设备与控制器组合重新开发。广告
Anthropic 表示，MHS 与具体模型无关，任何具备可编程接口的设备都能使用。Agent 还可以协调多台设备，并将工作流程保存为常规脚本，之后无需语言模型也能运行。
Claude 如何操作真实实验室设备
Anthropic 与多家合作伙伴共同测试了 MHS。在生物科技公司 Genentech，Claude 协调液体处理工作站、机械臂和酶标仪，自动完成蛋白质检测实验，用于测量蛋白质浓度。Agent 能自行针对不同液体优化移液参数，但当黏稠溶液产生气泡并引发错误时遇到了问题。Claude 只是调整参数后，在同一个容器中反复重启流程，结果反而越来越糟。直到人类解释了背后的物理原因，agent 才找到可行的解决办法。广告
在卡内基梅隆大学，研究人员将一台液体处理工作站、一台酶标仪、一台机械臂和多台监控摄像机连接到三台计算机上，而这些设备的接口彼此完全不兼容。研究团队表示，构建驱动程序和编排层只用了大约八小时，而供应商通常需要数周才能完成类似配置。Claude 还发现，第一次实验得到的测量曲线不够理想，于是降低了待测物质的最高浓度，第二次实验便取得了好得多的结果。广告
在量子计算公司 QuEra，Claude 通过 MHS 完成了数百次自动化运行，开发出一套控制程序，能够在发生中断后将激光重新恢复到稳定工作状态。在盲测中，这段脚本 700 次尝试成功了 695 次，成功率达 99.3%；整个过程完全自动运行，无需语言模型介入。
上述三个案例均来自 Anthropic 展示的合作项目，尚未经过独立验证。
专家监督仍是整个方案的一部分
Anthropic 表示，由于 Claude 主要通过文本和图像了解物理世界，其空间推理和物理推理能力仍有局限，因此还需要专家监督。在 Genentech 的测试中，研究人员必须引导 Claude 认识到：样品起泡导致的错误属于物理故障，而不是软件 bug。在研究预览期间，Anthropic 计划与合作伙伴共同开展更多安全评估，并制定物理安全路线图，以防止技术被滥用。
如果这一方法经得起验证，它可能大幅降低 AI agent 从纯数字任务走向实验室、工厂及其他物理系统的门槛。目前，已有多家制造商和机构在开发 MHS 支持，或测试这套规范，包括 AWS、Doosan Robotics、QIAGEN、Tecan、Universal Robots、Hugging Face 和 Raspberry Pi。