Anthropic hat eine Schnittstelle vorgestellt, die es KI-Agenten erleichtern soll, Maschinen in der realen Welt zu steuern – ein weiterer Schritt des KI-Labors in Richtung Physical AI.

Der Generative-KI-Anbieter präsentierte letzte Woche eine Vorschau des Model Hardware Standard (MHS), wobei die ersten Einsätze für die wissenschaftliche Forschung und fortschrittliche Fertigungswerkzeuge vorgesehen sind, darunter Mikroskope, Roboterarme und andere Laborgeräte.

Anthropic entwickelte den Standard in Zusammenarbeit mit dem privaten biomedizinischen Forschungsinstitut HHMI.

Neben der Steuerung von Instrumenten ermöglicht MHS laut Anthropic, dass Agenten komplexe Aufgaben ausführen, darunter Arzneimittelforschung und die Laserkalibrierung an einem Quantencomputer.

Die Automatisierung dieser Aufgaben erfordert üblicherweise individuelle Programmierung; mit MHS lässt sich der Prozess nach Angaben von Anthropic standardisieren und die Integrationszeit auf Stunden oder sogar Minuten verkürzen. Der Standard ist zudem modellunabhängig, das heißt, Nutzer sind nicht an Anthropics Claude-Modelle gebunden.

MHS kann Agenten außerdem Informationen über Hardware liefern, die aus dem Code allein nicht ersichtlich sind, etwa das Gewicht oder Sicherheitsgrenzen eines Roboterarms. Nutzer können diese Informationen in natürlicher Sprache angeben; MHS erstellt daraufhin eine Referenzdatei, die dem Agenten mitteilt, was ein Gerät messen kann, was sich einstellen lässt und wie es sicher betrieben werden kann. Ein solcher maschinenlesbarer Sicherheitskontext beseitigt ein lange bestehendes Hindernis in der Labor- und Industrieanlagenautomatisierung, bei der Instrumente traditionell nur Low-Level-Steuerschnittstellen statt strukturierter Beschreibungen ihrer Fähigkeiten und Einschränkungen bereitstellten.

„Durch die Einbindung von KI in diese Werkzeuge hilft MHS Forschern und Ingenieuren, autonome Experimente und Workflows rund um die Uhr leichter zu orchestrieren“, sagte Anthropic in einem Blogbeitrag. „Agenten [sind] in der Lage, jeden Schritt eines Experiments zu durchdenken, Parameter in Echtzeit zu aktualisieren und in einigen Fällen ohne Eingriff von Hardware-Fehlern wiederherzustellen.“

Anthropic plant, MHS unter einer Open-Source-Lizenz verfügbar zu machen, sodass er für jeden Gerätehersteller in jeder Branche zugänglich sein wird. Neben den derzeitigen wissenschaftlichen Anwendungen soll MHS auch in der Fertigung eingeführt werden; AWS und Hugging Face arbeiten bereits daran, den Standard in ihre Workflows zu integrieren.

Es ist nicht der erste KI-Standard, den Anthropic veröffentlicht hat: Der Anbieter gab 2024 das Model Context Protocol (MCP) als Open Source frei. MCP, inzwischen weit verbreitet, soll KI-Agenten und Datenquellen verbinden. Die schnelle Verbreitung von MCP – er wurde inzwischen von großen KI- und Unternehmenssoftware-Anbietern übernommen – etablierte eine Herangehensweise, die Anthropic hier offenbar fortsetzt: eine offene Interoperabilitätsschicht veröffentlichen, das Ökosystem darauf aufbauen lassen und die Reichweite von Agentic AI über Text und Code hinaus erweitern.

MHS zeichnet einen weiteren Schritt Anthropics in die physische Welt, da KI-Unternehmen angesichts steigender Investitionen in KI-native Geräte und Fertigungswerkzeuge zunehmend auf Hardware setzen. Frühe Reaktionen auf die Vorschau und die Beteiligung von Partnern wie AWS und Hugging Face deuten an, wie die Verbreitung verlaufen könnte – der Erfolg des Standards hängt jedoch davon ab, ob Gerätehersteller ihn implementieren.