Anthropic 推出模型硬件标准（MHS），赋能 AI 智能体直接操控物理设备

Anthropic推出了一款新接口，旨在使AI智能体更轻松地在现实世界中操控机器，此举是该AI实验室持续进军物理AI领域的组成部分。

这家生成式AI供应商上周发布了模型硬件标准（Model Hardware Standard, MHS）的预览版，首批部署将面向科学研究和先进制造工具，包括显微镜、机械臂及其他实验室设备。

Anthropic与一家私营 生物医学研究机构霍华德·休斯医学研究所（HHMI）合作开发了该标准。

除操作仪器外，Anthropic表示，MHS还使智能体能够执行复杂任务，包括药物发现以及在量子计算机上进行激光校准。

自动化此类任务通常需要定制化编码，但借助MHS，Anthropic称其可实现流程标准化，并将集成时间缩短至数小时甚至数分钟。该标准亦为模型无关（model agnostic），意味着用户无需绑定Anthropic的Claude模型。

MHS还可向智能体提供仅凭代码本身可能无法获知的硬件信息，例如机械臂的重量或 安全限制。用户可用自然语言提供此类信息，MHS随后生成一份参考文件，告知智能体某设备可测量什么、可调节哪些参数，以及如何安全操作该设备。

Anthropic在一篇 博客文章中表示：“通过将AI融入这些工具，MHS有助于研究人员和工程师更便捷地编排自主、全天候运行的实验与工作流。智能体能够对实验中的每一步进行推理，在实时更新参数的同时，某些情况下还能在无人干预的情况下从硬件错误中恢复。”

Anthropic计划以开源许可证形式发布MHS，这意味着该标准将向任何行业中的任意设备制造商开放。除当前的科学应用外，MHS预计还将推广至制造业，AWS与Hugging Face目前已着手将其集成至各自的工作流中。

这并非Anthropic首次推出AI标准；该公司于2024年开源了 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 。目前MCP已被广泛采用，其设计目标是连接AI智能体与数据源。

MHS标志着Anthropic进一步向物理世界拓展，而随着针对AI原生设备及制造工具的投资不断攀升，AI企业正日益关注硬件领域。