Anthropic 推出了一款接口，旨在让 AI 智能体更便捷地操控现实世界中的机器，标志着这家 AI 实验室持续进军实体 AI 领域。

这家生成式 AI 厂商上周发布了模型硬件标准（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 与私立生物医学研究机构 HHMI 合作开发了该标准。

除了操控仪器之外，Anthropic 表示 MHS 还能让智能体执行复杂任务，包括药物发现以及量子计算机上的激光校准。

这些任务的自动化通常需要定制编码，但 Anthropic 称借助 MHS 可以将流程标准化，并把集成时间缩短至数小时甚至数分钟。该标准也与模型无关，这意味着用户不会被锁定在 Anthropic 的 Claude 模型上。

MHS 还能向智能体提供仅从代码中难以获知的硬件信息，例如机械臂的重量或安全限制。用户可以用自然语言提供这些信息，随后 MHS 会生成一份参考文件，告诉智能体某台设备可以测量什么、哪些参数可以调整以及如何安全操作。这种机器可读的安全背景信息解决了实验室和工业自动化领域长期存在的一大难题——传统上，仪器往往只暴露底层控制接口，而缺乏对其能力和约束的结构化描述。

“通过将 AI 融入这些工具，MHS 帮助研究人员和工程师更轻松地协调全天候自主运行的实验和工作流程，”Anthropic 在一篇博客文章中表示。“智能体[能够]推演实验的每一个步骤，实时更新参数，并在某些情况下无需人工干预即可从硬件错误中恢复。”

Anthropic 计划以开源许可证发布 MHS，这意味着任何行业的任何设备制造商都可以使用它。除了目前的科学应用之外，MHS 还有望推广至制造业，AWS 和 Hugging Face 已着手将该标准整合到各自的工作流程中。

这并非 Anthropic 首次发布 AI 标准：该公司于 2024 年开源了模型上下文协议（MCP）。如今已被广泛使用的 MCP 旨在连接 AI 智能体与数据源。MCP 的快速普及——其后被主要 AI 和企业软件厂商采纳——帮助确立了一套策略，而 Anthropic 似乎正在此处延续这一策略：发布开放的互操作层，让生态系统在其上构建，并将智能体 AI 的应用范围从文本和代码拓展至更广阔的领域。

MHS 标志着 Anthropic 进一步进军实体世界。随着对 AI 原生设备和制造工具的投资不断攀升，AI 公司正日益将目光投向硬件。预览版的早期反响以及 AWS 和 Hugging Face 等合作伙伴的参与，预示了其普及的可能路径，但该标准的成功最终取决于设备制造商是否选择实施它。