Anthropic发布模型硬件标准（MHS）研究预览，让AI代理安全操作实验室与制造设备

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2026年8月27日，Anthropic（开发Claude的公司）与HHMI Janelia研究园区合作，发布了模型硬件标准（MHS）的研究预览。MHS是一个共享规范，让AI代理能安全操作物理设备，如显微镜、液体处理器和机械臂。目前是研究预览，未来将开源，但具体时间未说明。

MHS能把设备集成时间从几周缩短到几分钟，就像给实验室里各种说不同方言的机器配一个通用翻译官，让它们能互相听懂、协同工作。

工作原理

MHS引入标准化驱动程序，用简单的命令（如“读取温度”“设置温度”）让设备理解AI指令，并让设备以标准格式被发现，无需定制翻译程序。

驱动程序还包含自然语言标签，让用户描述设备特性（如机械臂重量），自动生成参考文件，帮助AI代理理解新设备。

控制机制

MHS支持三种控制方式：MCP（模型上下文协议）、命令行和代码文件（API）。这些方式协同工作，让AI代理能通过一行代码协调多个设备。

AI代理可以实时监控数据、调整参数，甚至从硬件错误中恢复，无需人工干预。

实际应用

合作伙伴展示了多种应用：Genentech自动化蛋白质检测；华盛顿大学远程监控仪器；卡内基梅隆大学加速剂量反应实验；HHMI Janelia统一显微镜设备；QuEra稳定量子激光；Tetsuwan运行qPCR监测污染。

这些案例显示MHS能显著提高实验效率，例如QuEra的激光锁定恢复成功率99.3%。

限制与未来

MHS目前仅向特定科研实验室和制造商开放，尚未公开。它适用于任何有可编程接口的设备，且与模型无关，任何代理可通过标准协议访问。

Anthropic希望与合作伙伴共同开发安全评估和最佳实践，未来将开源。

适用人群

MHS主要面向科研人员、工程师和制造商，特别是那些使用复杂实验设备、需要自动化流程的领域。对于学生，MHS展示了AI如何与物理世界交互，激发对科学自动化的兴趣。

目前，普通用户无法使用，但未来开源后可能更广泛。