Anthropic 推出一套介面，旨在讓 AI 代理更容易操作真實世界的機器，象徵這家 AI 實驗室持續跨足實體 AI 領域。

這家生成式 AI 廠商上週發布了「模型硬體標準」（Model Hardware Standard, MHS）的預覽版，初期部署將應用於科學研究與先進製造工具，包括顯微鏡、機械手臂及其他實驗室設備。

Anthropic 與私營生物醫學研究機構 HHMI 合作開發這項標準。

除了操作儀器之外，Anthropic 表示 MHS 還能讓代理執行複雜任務，包括藥物發現與量子電腦上的雷射校準。

將這些任務自動化通常需要客製化編碼，但 Anthropic 表示，透過 MHS 可將流程標準化，將整合時間縮短至數小時甚至數分鐘。這項標準也與模型無關，意味著使用者不受限於 Anthropic 的 Claude 模型。

MHS 還能為代理提供僅憑程式碼無法得知的硬體資訊，例如機械手臂的重量或安全限制。使用者可以透過自然語言提供這些資訊，MHS 會據此建立參考檔案，告知代理該裝置能測量什麼、哪些參數可調整，以及如何安全操作。這種機器可讀的安全資訊，解決了實驗室與工業自動化長期存在的難題——傳統上，儀器通常只提供低階控制介面，而非結構化的能力與限制說明。

「透過將 AI 融入這些工具，MHS 能幫助研究人員與工程師更輕鬆地統籌全天候自主運作的實驗與工作流程，」Anthropic 在部落格文章中表示。「代理能夠推理實驗中的每一個步驟、即時更新參數，並在某些情況下於無需人為介入的情況下從硬體錯誤中恢復。」

Anthropic 計劃以開源授權發布 MHS，意味著任何產業的裝置製造商都能使用。除了目前的科學應用之外，MHS 預計也將推廣至製造業，AWS 與 Hugging Face 已著手將該標準整合至各自的工作流程。

這並非 Anthropic 首次發布 AI 標準：該公司於 2024 年開源了模型情境協定（Model Context Protocol, MCP）。如今已廣泛使用的 MCP，旨在連結 AI 代理與資料來源。MCP 的快速普及——已獲主要 AI 與企業軟體廠商採用——為 Anthropic 建立了一套策略範本，而此次似乎正是該策略的延伸：發布開放式互通層，讓生態系在其上建構，並將代理式 AI 的觸角延伸至文字與程式碼之外。

MHS 顯示 Anthropic 進一步跨足實體世界。在 AI 原生裝置與製造工具投資持續升溫之際，各家 AI 公司越來越重視硬體領域。預覽版的早期反應以及 AWS、Hugging Face 等合作夥伴的參與，顯示了可能的普及路徑，但這項標準能否成功，仍取決於裝置製造商是否選擇採用。