Anthropic відкриває стандарт MHS: ШІ-агенти вчаться керувати фізичним обладнанням

Anthropic оголосила про запуск дослідницької програми Model Hardware Standard (MHS) — специфікації, що дає змогу ШІ-агентам керувати фізичними пристроями через стандартизований інтерфейс. До першої хвилі учасників увійшли наукові лабораторії та передові виробничі компанії. Розробка стандарту стартувала як спільний проєкт Anthropic із дослідницьким кампусом HHMI Janelia.

Основна проблема, яку вирішує MHS, — тривалість налаштування обладнання. Інтеграція пристроїв у лабораторії чи на виробництві зазвичай займає тижні або місяці, оскільки більшість приладів не сумісні між собою і потребують індивідуальних програм-перекладачів. MHS працює з будь-яким пристроєм, що має програмований інтерфейс, і не залежить від конкретної моделі ШІ: доступ до нього можна отримати через стандартні протоколи, зокрема Model Context Protocol (MCP), раніше розроблений Anthropic.

Технічно стандарт базується на уніфікованому драйвері, який перекладає команди між комп’ютером та обладнанням. Драйвер використовує прості примітиви — «прочитати» або «записати» параметри, зрозумілі будь-якому пристрою. Завдяки цьому обладнання та агенти можуть знаходити одне одного й обмінюватися даними по мережі без окремих інтеграцій. Драйвер також містить опис пристрою природною мовою, що допомагає агенту зрозуміти, як безпечно користуватися обладнанням, з яким він стикається вперше.

Керування пристроями відбувається через MCP, командний рядок та файли коду (API). Агент може одночасно моніторити кілька приладів, коригувати параметри в реальному часі та упаковувати послідовності команд у код для виконання довгих операцій без покрокової участі моделі.

Перші пілотні проєкти демонструють практичні результати. Компанія Genentech автоматизувала BCA-аналіз визначення концентрації білка: Claude координував роботу дозатора рідин, роботизованого маніпулятора та планшетного рідера, самостійно підбирав швидкість подачі рідин і відновлювався після збоїв. Лабораторії Університету Вашингтона підключили шість приладів менш ніж за тиждень, створивши дашборд для віддаленого моніторингу та систему контролю qPCR-реакцій. У Carnegie Mellon University експерименти з побудови кривих «доза-відповідь» прискорилися приблизно втричі: агент на базі Claude Opus 4.8 самостійно оцінював якість результатів і перезапускав невдалі експерименти, досягнувши показника R² > 0,98 без участі людини.

HHMI Janelia об’єднала сім різних програм для мікроскопії в один інтерфейс, скоротивши запуск експерименту з семи кроків до одного кліка. Виробник квантових комп’ютерів QuEra Computing доручив агенту відновлення «блокування» частоти лазера: за ніч ітерацій успішність зросла з 58% до 96%, а у фінальному тесті на 700 випробуваннях — до 99,3%. Агент також налаштував 12 взаємопов’язаних параметрів лазерного сервоконтуру, знизивши шумовий показник приблизно в 10 разів порівняно з ручним налаштуванням. Компанія Tetsuwan Scientific інтегрувала MHS у свою платформу ResearchOS і провела громадський проєкт із аналізу забруднення струмка в Каліфорнії, підтвердивши, що основне джерело фекального забруднення — людське.

Anthropic визнає обмеження стандарту: Claude пізнає фізичний світ через текст і зображення, тому просторове мислення моделі потребує експертного нагляду. У Genentech дослідникам доводилося пояснювати агенту, що піноутворення в пробах — це фізична, а не програмна помилка. У пілоті QuEra агент часто зупинявся перед ризикованими діями, очікуючи підтвердження людини, що в компанії вважають перевагою.

До MHS уже долучаються Amazon Web Services, Automata, Danaher, Doosan Robotics, Hugging Face, QIAGEN, Tecan, Universal Robots та Raspberry Pi. Вихідний код стандарту поки не публікується: Anthropic планує зібрати додаткові дані з безпеки разом із партнерами, після чого відкрити MHS для всіх. Компанія також розробляє окрему дорожню карту фізичної безпеки для запобігання зловживанням при керуванні реальним обладнанням.