Anthropic은 목요일에 AI 에이전트가 현미경, 액체 처리기, 로봇 팔과 같은 물리적 장치를 안전하게 작동할 수 있도록 설계된 공유 사양인 MHS(모델 하드웨어 표준)의 연구 미리보기를 공개했다고 회사 웹사이트에 발표했습니다.

회사는 첫 번째 그룹의 과학 연구실과 고급 제조업체에게 미리보기에 대한 액세스 권한을 제공하고 있으며, 과학, 로봇 공학, 전자 및 제조 분야의 파트너와 함께 안전 평가 및 모범 사례가 개발되면 표준 오픈 소스를 만들 계획이라고 밝혔습니다.

통합 병목 현상 해결

Anthropic은 이 프로젝트가 Howard Hughes Medical Institute의 연구 캠퍼스인 HHMI Janelia Research Campus와의 협력으로 시작되었다고 밝혔습니다. 이것이 목표로 하는 문제는 실험실이나 공장 현장에서 일해 본 사람이라면 누구나 익숙할 것입니다. 대부분의 장비는 서로 통신하지 않으며, 통합하는 데에는 일반적으로 맞춤형 연결을 구축하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 전문가 작업이 필요합니다.

MHS를 통해 Anthropic은 통합 작업이 몇 시간 또는 몇 분으로 단축된다고 말합니다. 장치가 연결되면 AI 에이전트는 자율적인 24시간 실험을 조율하고, 실험의 각 단계를 추론하고, 실시간으로 매개변수를 업데이트하고, 경우에 따라 사람의 개입 없이 하드웨어 오류를 복구할 수 있습니다. 회사는 이 표준이 이미 일상적인 약물 발견 실험부터 양자 컴퓨터의 레이저 교정에 이르기까지 다양한 작업에 사용되었다고 밝혔습니다.

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표준 작동 방식

MHS의 핵심에는 표준화된 드라이버, 즉 컴퓨터 운영 체제와 하드웨어 장치 간을 변환하는 소프트웨어가 있습니다. 드라이버는 모든 하드웨어 장치가 이해하고 조치를 취할 수 있는 "읽기"(예: 온도 가져오기) 또는 "쓰기"(온도 설정)와 같은 명령과 같은 간단한 기본 요소 집합을 노출합니다.

또한 각 장치는 표준 형식으로 검색 가능하므로 에이전트와 기기는 중간에 맞춤형 번역기 없이 네트워크를 통해 서로를 찾을 수 있습니다. Anthropic에 따르면 운전자는 전통적으로 종이 매뉴얼이나 기술자의 머릿속에 있었던 상황별 지식(예: 안전하게 조작하는 데 중요한 로봇 팔의 무게)을 에이전트에게 추가로 제공합니다. 사용자는 해당 정보를 자연어 태그에 직접 쓰거나 하드웨어 설정에 대해 인터뷰하는 에이전트와 채팅할 수 있습니다. 그런 다음 드라이버는 장치가 무엇을 측정할 수 있는지, 무엇을 조정할 수 있는지, 어떤 안전 한계가 적용되는지를 설명하는 참조 파일을 자동으로 생성합니다.

에이전트는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜), 명령줄 인터페이스, API가 포함된 코드 파일이라는 세 가지 메커니즘을 통해 하드웨어를 제어합니다. Anthropic은 이를 통해 에이전트가 단일 코드 라인으로 여러 장치를 조율하고, 계측기 전체의 단계를 순서화하고, 결과를 모니터링하고, 조건 변화에 따라 매개변수를 조정할 수 있다고 말합니다.

클로드와 함께 인류가 관찰한 것

테스트에서 Anthropic은 Claude가 과학자의 작업 방식과 유사한 탐색적 방식으로 하드웨어와 상호 작용했다고 보고했습니다. 한 가지 예에서 모델은 레이저를 조정하고, 카메라를 통해 결과를 관찰하여 빔이 어떻게 움직이는지 확인하고, 이벤트 순서를 이해하기 위해 프로세스를 반복했습니다. 그런 다음 Claude는 학습한 내용을 결정론적 스크립트로 패키징하여 모든 단계에서 모델을 추론하지 않고도 정렬 절차를 단일 명령으로 실행할 수 있도록 했습니다.

에이전트가 대화형으로 탐색한 후 결과를 반복 가능한 코드로 컴파일하는 패턴은 Anthropic이 MHS를 지속적으로 감독하는 데 느리거나 비용이 많이 드는 장기 실행 작업에 사용될 것으로 기대하는 방식의 핵심입니다.

모델에 구애받지 않는 설계

Anthropic은 MHS를 제품 종속이 아닌 인프라로 포지셔닝하고 있습니다. 이 표준은 프로그래밍 가능한 인터페이스가 있는 모든 장치에서 작동하며 회사에서는 모델에 구애받지 않는다고 말합니다. 모든 에이전트 하네스는 MCP와 같은 표준 프로토콜을 사용하여 표준에 액세스할 수 있습니다. 이는 여러 공급업체의 장비와 여러 공급업체의 모델이 종종 혼합되어 있는 연구실에서 채택하는 데 중요할 수 있습니다.

이번 발표는 AI 모델을 물리적 세계에 연결하기 위한 경쟁이 심화되는 가운데 이루어졌으며, 경쟁사는 로봇 중심 모델과 하드웨어 파트너를 추구하고 있습니다. Anthropic은 구조화되고 장비 중심의 워크플로가 있는 환경인 실험실과 제조 라인을 먼저 목표로 삼음으로써 과학 및 산업 자동화가 구현된 에이전트에 대해 최초로 상업적으로 의미 있는 영역이 될 것이라고 확신하고 있습니다.

볼만한 것

연구 미리보기는 초기 파트너 그룹으로 제한되며 Anthropic은 오픈 소스 릴리스 날짜를 발표하지 않았습니다. 앞으로 몇 달 동안의 주요 질문에는 MHS 드라이버를 구축하는 장치 제조업체의 수, 파트너와 함께 개발한 안전 평가의 모습, 경쟁업체가 표준을 채택하거나 상호 운용하는지 여부 등이 포함됩니다.

채택을 중요하게 생각하는 실험실의 경우 피치는 간단합니다. 이전에는 몇 달이 걸렸던 하드웨어 통합이 몇 시간 만에 측정되는 구성 작업이 될 수 있으며 에이전트는 백그라운드에서 지속적으로 실험을 실행할 수 있습니다. 그 약속이 지저분한 실제 장비와의 접촉에서 살아남는지 여부는 연구 미리보기가 답하도록 고안된 테스트입니다.

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