Anthropic kündigte am 27. August 2026 die Forschungs-Preview des Model Hardware Standard (MHS) für eine erste Gruppe wissenschaftlicher Forschungslabore und fortgeschrittener Hersteller an. Der Standard bietet eine gemeinsame Spezifikation, die es KI-Agenten ermöglicht, mehrere physische Geräte wie Mikroskope, Flüssigkeitshandhabungssysteme und Roboterarme gleichzeitig zu bedienen und zu koordinieren, um Aufgaben auszuführen, die von Experimenten zur Arzneimittelentdeckung bis zur Laserkalibrierung in einem Quantencomputer reichen.
Die Entwicklung von MHS begann in Zusammenarbeit zwischen Anthropic und dem HHMI Janelia Research Campus. Nach Ansicht des Unternehmens besteht das grundlegende Problem darin, dass sich jedes Gerät in der Regel auf eine andere Programmierschnittstelle stützt, wodurch Labore oder Industrieanlagen gezwungen sind, maßgeschneiderte Integrationen zu entwickeln, die Wochen oder Monate dauern können. Der Standard soll diesen Aufwand auf Stunden oder Minuten verkürzen und dem Agenten ermöglichen, Versuchsschritte zu koordinieren, Parameter in Echtzeit zu aktualisieren und in manchen Fällen Gerätefehler ohne direkten Eingriff zu behandeln.
Wie funktioniert der Standard?
MHS fügt einen einheitlichen Treiber hinzu, der zwischen Betriebssystem und physischem Gerät vermittelt. Der Treiber basiert auf einer Reihe einfacher Befehle, etwa read zum Auslesen der Temperatur und write zum Ändern derselben. Außerdem macht er jedes Gerät über das Netzwerk in einem standardisierten Format auffindbar. Statt für jedes Gerät einen eigenen Übersetzer zu erstellen, kann der Agent verbundene Geräte finden und über die gemeinsame Schnittstelle mit ihnen kommunizieren.
Der Treiber enthält außerdem natürlichsprachliche Tags, um Eigenschaften zu beschreiben, die nicht unbedingt im Code sichtbar sind, etwa das Gewicht des Roboterarms, Sicherheitsgrenzen sowie das, was das Gerät messen oder einstellen kann. Der Standard wandelt diese Daten in eine Referenzdatei um, die dem Agenten erklärt, wie das Gerät betrieben wird. Anschließend kann die Ausrüstung über das Model Context Protocol, eine Befehlszeilenschnittstelle oder Code- und Programmierschnittstellendateien gesteuert werden, sodass mehrere Geräte über eine einzige Codezeile koordiniert werden können.
Erste Ergebnisse und Partner
Genentech nutzte den Standard, um einen BCA-Proteinassay durch die Koordination eines Flüssigkeitshandhabungssystems, eines Roboterarms und eines Plattenlesers zu automatisieren. An der University of Washington wurde MHS zur Fernüberwachung von Geräten, zur Überwachung einer qPCR-Reaktion und zur Verbindung eines Roboterarms mit einem Flüssigkeitshandhabungssystem eingesetzt, um Platten kollisionsfrei zu übergeben. Forschende der Carnegie Mellon University führten Experimente zu Dosis-Wirkungs-Kurven mit nahezu dreifacher Geschwindigkeit gegenüber zuvor durch, und zwar über Geräte, die auf drei Computern mit inkompatiblen Schnittstellen verteilt waren.
Am HHMI Janelia half der Standard dabei, eine Mikroskopieplattform zu vereinheitlichen, die auf sieben Programmen verschiedener Anbieter basierte. QuEra nutzte den Standard außerdem zur Steuerung eines Teils des Lasersystems in seinen Quantencomputern; der Agent entwickelte ein Verfahren zur Wiederherstellung der Laser-Stabilisierung mit einer Erfolgsquote von 99,3 Prozent ohne menschliches Eingreifen. Zu den Akteuren, die MHS ebenfalls unterstützen, gehören Amazon Web Services über Strands Robots, Automata, Danaher, Doosan Robotics, MBF Bioscience, QIAGEN, Tecan und Universal Robots sowie Hugging Face und Raspberry Pi.
Was ändert sich in der Praxis?
Wenn die Spezifikation ausgereift ist und wie von Anthropic geplant als Open Source veröffentlicht wird, könnte sie eine gemeinsame Schicht für den Betrieb wissenschaftlicher und robotischer Ausrüstung verschiedener Unternehmen bereitstellen, anstatt jede Integration als separates Projekt zu behandeln. Die Ankündigung beschreibt jedoch eine frühe Forschungsphase und noch keinen offenen Standard, der allen zur Verfügung steht. Außerdem funktioniert MHS derzeit nur mit Geräten, die über eine programmierbare Schnittstelle verfügen.
Anthropic räumt ein, dass Claude beim räumlichen und physikalischen Schlussfolgern weiterhin eingeschränkt ist und daher die Aufsicht durch Fachleute benötigt. In den Experimenten von Genentech mussten die Forschenden das Modell darauf hinweisen, dass Schaum in Proteinproben auf ein physikalisches Versagen und nicht auf einen Softwarefehler hindeutete. Das Unternehmen will die Preview nutzen, um zusätzliche Sicherheitsbewertungen und einen Fahrplan für die physische Sicherheit zu entwickeln, bevor der Standard als Open Source veröffentlicht wird.