Сейчас интеграция оборудования часто требует индивидуальной настройки: у каждого прибора собственный программный интерфейс, поэтому специалистам приходится отдельно «учить» системы взаимодействовать друг с другом. MHS предлагает единый программный слой — стандартный драйвер, который описывает возможности устройства, доступные команды и ограничения безопасности. По оценке Anthropic, это может сократить интеграцию оборудования с недель и месяцев до часов или даже минут.

Стандарт рассчитан на устройства с программируемым интерфейсом и не привязан к конкретной ИИ-модели. Агент получает доступ к оборудованию через стандартные протоколы, включая Model Context Protocol (MCP), а затем может координировать работу нескольких приборов, получать от них данные и менять параметры эксперимента в реальном времени. При необходимости часть последовательности действий можно сохранить в виде кода, чтобы в дальнейшем запускать ее автоматически, без отдельного рассуждения модели на каждом шаге.

Anthropic уже протестировала такой подход на реальном оборудовании. В одном из экспериментов Claude самостоятельно настраивал лазер, анализировал результат с помощью камеры и повторял процедуру, пока не добивался нужного состояния.

После этого модель могла сохранить полученные знания в виде детерминированного скрипта и выполнять всю процедуру одной командой. Таким образом, агент не просто управляет отдельным прибором, а постепенно формирует рабочий процесс вокруг нескольких устройств.

Поддержку MHS уже начинают интегрировать игроки технологического и научного секторов. Так, Doosan Robotics и Universal Robots тестируют стандарт для координации роборук и автоматического контроля качества, а Tecan и Automata адаптируют свои платформы для умной обработки жидкостей и мониторинга сбоев в лабораториях. В нейробиологии и диагностике MBF Bioscience и QIAGEN применяют MHS для управления сканирующими микроскопами и системами очистки ДНК.

Среди IT-платформ интеграцию ведут Amazon Web Services через библиотеку Strands Robots, Hugging Face в робототехнической библиотеке LeRobot, а также Raspberry Pi, уже проверившая MHS-драйвер для своих камер.

Несмотря на первые успехи, разработчики подчеркивают необходимость контроля за действиями агентов. Поскольку языковые модели воспринимают физический мир только через текст и изображения, их пространственное мышление пока имеет ограничения. В качестве примера приводятся тесты в Genentech, где ученым приходилось подсказывать Claude, что образование пены в образцах белков — это физический сбой, а не ошибка в софте, и его нельзя исправить простым переписыванием программного кода.

На данном этапе закрытая версия MHS предоставлена ограниченному числу научных лабораторий и производителей для сбора обратной связи и совместной разработки мер безопасности. В Anthropic планируют выстроить полноценную дорожную карту физической безопасности перед тем, как окончательно перевести стандарт MHS в категорию проектов с открытым исходным кодом. Подать заявку на участие в исследовательском тестировании организации могут уже сейчас на официальном сайте проекта.