Anthropic은 AI 에이전트가 물리적 디바이스를 발견하고 안전하게 작동할 수 있도록 설계된 공유 사양인 모델 하드웨어 표준(MHS)의 연구 미리보기를 출시했습니다. 이 이니셔티브는 다양한 벤더 인터페이스로 인한 "통합 세금"을 타겟으로 하여, 설정 시간을 주나 달 단위에서 시간이나 분 단위로 줄이는 것을 목표로 합니다.

  • MHS는 OS와 디바이스 간의 드라이버 레이어를 표준화하여 읽기, 쓰기, 발견과 같은 기본 기능을 노출합니다.
  • 안전성 강화를 위해 무게 제한과 같은 물리적 지식을 인코딩하는 참조 파일에 드라이버 태그를 사용합니다.
  • Genentech은 Claude를 사용하여 BCA 단백질 분석을 자동화하고 전문가들이 확인한 흐름 파라미터에 수렴했습니다.
  • QuEra Computing는 맞춤형 레이저 재연결 스크립트를 MHS 에이전트 루프로 대체하여 99.3%의 성공률을 달성하고 잔류 오차를 15.7 mV에서 1.55 mV로 줄였습니다.
  • 카네기 멜런 대학교는 일반적인 벤더 설정보다 약 세 배 빠른 8시간 내에 용량-반응 실험을 완료했습니다.

이 표준은 모델 비종속적이며 모델 컨텍스트 프로토콜과 호환되어, 안전 한계를 프롬프트가 아닌 드라이버 내부에 유지하면서 어떤 에이전트 허브도 CLI나 코드 파일을 통해 디바이스와 상호작용할 수 있습니다.