智东西

编译 | 毕伟豪

编辑｜云鹏

智东西 8 月 28 日消息，昨天，Anthropic 发布了 Model Hardware Standard（MHS）研究预览版，我们可以将其可以理解为面向硬件设备的 MCP。

MCP 是 Anthropic 推出的一种协议，能把各种数据、软件和工具统一成 Agent 能够理解并调用的接口。

MHS 这套标准让 AI Agent 能够安全地发现、连接和操作物理设备，首批应用面向科研实验室和先进制造场景。显微镜、液体处理器、机械臂等设备可以并行接入，Agent 执行的任务也从常规药物发现实验，延伸到量子计算机的激光校准。

MHS 最直接的变化体现在设备集成上。Anthropic 称，过去实验室或工厂搭建、集成硬件，通常需要数周甚至数月，大多数设备彼此无法通信，还需要专家定制集成方案；通过 MHS，设备集成时间可以缩短至几小时甚至几分钟。

在量子计算公司 QuEra 的测试中，Agent 通过 MHS 接管量子计算机的激光系统后，激光 " 锁定 " 的恢复成功率达到 99.3%，全程无需人工干预。

MHS 由 Anthropic 与 HHMI Janelia 研究园区合作开发，目前已开放研究预览申请。该标准与具体模型解耦，任何 Agent 框架都可以访问，带有可编程接口的设备均可接入。Anthropic 表示，在正式开源之前，还将完成安全评估和最佳实践验证。

一、标准化驱动程序：设备学会 " 自我介绍 "

让实验室或工厂车间的多台设备相互通信并不容易，每台设备通常有自己的编程接口，目前没有标准化的集成方法。设备连接后，也没有通用方式让它们与 Agent 共享数据，更没有方法让 Agent 安全操作设备。

MHS 通过引入标准化驱动程序来应对这些问题。

该驱动程序是计算机操作系统与硬件设备之间转换的软件，使用一组简单的基本命令，如读取（获取温度）、写入（设置温度），任何硬件设备都能理解并执行这些命令。这套程序让每台设备能够以标准格式被发现，使设备和 Agent 能跨网络互相发现、通信，无需定制 " 翻译 " 程序。

驱动程序还能帮助 Agent 理解从未见过的设备，提供仅凭代码可能无法获取的机器特性信息。比如机械臂的重量等，这些信息过去散落在纸质手册、用户电脑或作为隐性知识存在。

MHS 驱动程序中包含标签信息，用户可以直接用自然语言输入这些信息，也可以通过与 Agent 聊天，由 AI 询问硬件设置后完成。

MHS 驱动程序会利用标签信息自动生成参考文件，包含设备的一般特性：能测量什么、能调整什么、将强制执行哪些安全限制。这份文件会给 Agent 操作设备提供所需的一切信息。

在 Agent 与设备连接并掌握设备用法之后，它还需要控制硬件的方式。MHS 提供三种机制：MCP、命令行界面和代码文件（API），通过三者协同，用户可用一行代码协调多台设备。

Agent 在接入设备之后，能接收各设备的运行数据，在更高层级监督和指导工作。例如，Agent 可以对不同仪器的操作步骤进行排序、监控结果，并根据实时变化调整参数。

执行长时间任务或需要以超出在线推理能力的速度操作设备时，Agent 还可以把一条或多条驱动命令串联进代码文件，让设备自行执行，无需每一步都进行推理。

Anthropic 在测试中发现，Claude 与实验和硬件的交互方式充满探索性，如同科学家一般。官方观察到，Claude 在调整激光器时，会通过摄像头观察调整如何移动激光束，并不断重复这个过程来理解事件顺序。

随后它把学到的信息打包成代码文件，编写确定性脚本，无需逐步推理即可校准激光器，将整个过程作为单独命令运行。

二、六家实验室先跑起来：蛋白测定、剂量曲线、量子激光

开发过程中，Anthropic 将 MHS 分享给了生物技术、机器人、量子计算等领域的几家实验室和硬件制造商。

早期项目显示，MHS 缩短了设备集成时间，提高了各类实验环境的迭代速度，并有助于机器实时运行和故障检测。

Genentech 的研究人员将 MHS 作为概念验证，用于自动化 BCA 蛋白测定。这项标准流程用于测量样品中的总蛋白浓度，需要协调液体处理器、机械臂和读板机。

华盛顿大学 Baker 和 Pinglay 实验室的博士生 Zihao Song 用 MHS 搭建了远程监控仪器的仪表盘，用 AI Agent 监督 qPCR，通过重复加热冷却循环复制目标 DNA 序列，Agent 会实时观察扩增曲线并在合适时机叫停。除此之外，其还完成了机械臂与液体处理器的集成，实现无碰撞的板交接。

卡内基梅隆大学的研究人员用 MHS 运行系列稀释剂量反应实验，速度约为此前的 3 倍。AI Agent 能够协调液体处理器、读板机、机械臂和监控相机，这些设备分散在三台接口完全不兼容的电脑上。

HHMI Janelia 研究园区的研究人员则用 MHS 加速一系列显微镜相关项目。Ahrens 实验室的科学家 Virginie Ruetten 用 MHS 统一编排了一套此前需要 7 个不同厂商程序、没有共享界面的设备。

QuEra 是一家用中性原子构建量子计算机的公司，用 MHS 让 AI Agent 控制量子机内部激光系统的部分组件。Agent 开发的控制器能在无人工干预的情况下恢复激光「锁定」，即激光与原子交互必须保持的超精密频率，恢复成功率 99.3%。

Tetsuwan Scientific 将 MHS 集成到其自动化生物学实验室平台 ResearchOS。MHS 帮助编排 qPCR 工作流，用于加州 San Pedro Creek 污染特征的公民科学监测。

三、生态与后续：八家厂商支持，还存在一定局限性

除了实验室和科研机构，一些硬件厂商及配套软件公司也开始在产品中加入 MHS，让 Agent 能够发现设备并与其交互：

除了实验室和科研机构，一些硬件厂商及配套软件公司也开始接入 MHS，包括 AWS、Automata、Danaher、Doosan Robotics、MBF Bioscience、QIAGEN、Tecan 和 Universal Robots，应用覆盖实验室自动化、显微镜、机械臂和机器人协作等场景。

其中，AWS 通过 Strands Robots 连接 AI Agent 与物理设备；MBF Bioscience 为显微镜软件 ScanImage 开发 MHS 驱动；Tecan 则将 MHS 接入 Fluent 液体处理平台。

不过，MHS 目前仍存在一定局限。Claude 主要通过文本和图像学习物理世界，在空间和物理推理方面仍需要专家监督。

例如在处理蛋白质样本时，Genentech 研究人员需要引导 Claude 判断样品起泡造成的误差属于物理故障，而非软件错误。与此同时，MHS 暂时无法兼容缺少编程接口的硬件，Anthropic 正与相关设备制造商合作开发 MHS 驱动。

Anthropic 表示，预览期间将与合作伙伴共同开展安全评估，制定物理安全路线图，并在正式开源时公布相关发现，为安全部署提供指南。目前，官方已开放研究预览申请。

结语：MHS 能否成为物理世界的 " 通用接口 "？

从显微镜、液体处理器到机械臂和量子计算机，MHS 正在尝试用一套统一标准，把原本彼此割裂的硬件纳入 Agent 的操作范围。不过，从研究预览到真正大规模落地，中间仍有安全、兼容性和可靠性等问题需要解决。

Anthropic 选择先在科研和先进制造场景中验证 MHS，也意味着这套标准能否成为物理世界的 " 通用接口 "，还要看接下来更多设备厂商和开发者能否加入。

来源：Anthropic