Anthropic發布統一硬體框架 賦予AI代理可直接操作實體設備能力

火報記者 陳銳/報導

Anthropic 推出「模型硬體標準」（MHS）研究預覽版，透過建立統一軟體規格，未來可讓 AI 代理能操作顯微鏡、液體處理器及機械手臂等設備，加速藥物開發、科學實驗與先進製造等複雜工作。

目前實驗室與製造環境中的設備往往來自不同廠商，各自使用不同的控制介面，因此若要讓多台設備互相配合，通常需要另外開發客製化的整合系統，Anthropic表示，MHS的目的就是建立共同的溝通方式，讓具備可程式化介面的設備可以被AI代理辨識、連接及控制，降低整合不同硬體所需的時間與人力。

MHS的應用範圍也不只是讓AI單純下達設備指令，Anthropic表示，AI代理可以同時協調多項儀器，依照實驗進度調整參數、觀察結果，再決定下一步操作，例如在藥物發現實驗中，AI可以配合不同設備完成連續流程；在量子電腦相關研究中，則能協助進行雷射校準等需要反覆調整的工作。

過去AI主要負責分析資料、整理研究結果或協助撰寫程式，實際操作儀器仍需要研究人員完成，若MHS進一步普及，AI代理便能從「提供研究建議」延伸至「執行部分研究流程」，甚至在較少人工介入的情況下持續運作，讓實驗室有機會建立全天候的自動化工作流程。

Anthropic也強調，MHS並非只限定於自家的Claude模型，設備與AI代理可以透過網路互相通訊，使不同模型、設備及軟體環境有機會在同一套架構下協作，這種做法與Anthropic過去推動的Model Context Protocol（MCP）概念相似，只是MCP主要用於連接AI與數位工具及資料，而MHS則進一步把連接範圍延伸至實體設備。

目前已有部分研究機構及企業參與早期測試，Anthropic表示，MHS已被用於不同科研與製造場景，包括藥物發現實驗、腦部影像研究及量子電腦雷射穩定等工作，這些測試顯示，AI代理若能直接取得設備的操作能力，便有機會將原本需要研究人員逐步執行的流程整合起來，進一步提高實驗速度與設備使用效率。

不過，AI開始直接控制實體設備，也代表安全要求將比單純處理文字或數位資料更加嚴格，實驗設備一旦收到錯誤指令，可能造成樣本損壞、設備故障，甚至帶來人員安全風險，因此Anthropic目前仍將MHS定位為研究預覽版本，並先與合作夥伴進行測試與安全評估，暫時尚未全面開放，公司表示，完成相關評估後，才會進一步朝開源方向推進。