Anthropic показала новый открытый стандарт MHS, Model Hardware Standard. Если совсем грубо, это что-то типа MCP, только для реальных железок: роботов, микроскопов, лабораторного оборудования, лазеров и вообще любых устройств, которыми можно программно управлять. Сейчас почти каждая такая железка живет со своим API и софтом, поэтому связать несколько устройств в одну систему бывает довольно больно. MHS добавляет единый слой между AI и железом: агент понимает, что за устройство перед ним, что оно умеет, в каком состоянии находится и какие команды может выполнять. Агент может видеть сразу несколько устройств, управлять ими, следить за результатами и по ходу менять параметры эксперимента. В Carnegie Mellon четыре разных устройства на трех компьютерах связали через MHS примерно за восемь часов, а сами эксперименты потом шли примерно в три раза быстрее. Рассказали про классный кейс с квантовым компьютером QuEra. Если в лазерной системе происходил сбой, человеку обычно требовалось от пяти до десяти минут, чтобы понять, что пошло не так и вернуть систему в рабочее состояние. Несколько агентов Claude всю ночь гоняли эксперименты и постепенно сократили это время примерно до шести секунд. Финальный результат потом превратили в обычный скрипт. К MHS уже подключаются AWS, Doosan Robotics, Universal Robots, Raspberry Pi, Hugging Face с LeRobot, QIAGEN, Tecan и другие компании. Сам стандарт задуман универсальным, поэтому работать через него смогут разные модели и агентские системы. Короче, MCP дал агентам удобный способ работать с софтом и данными, а MHS пытается сделать примерно то же самое с физическим миром. Если такой стандарт взлетит, производителям будет гораздо проще подключать свои роботы и приборы к AI и фраза “агент сам провел эксперимент” довольно быстро станет вполне буквальной. И вспоминая, как агенты OpenAI сами устроили себе квест с Hugging Face, дальше пойдут новости уровня: ученые утром пришли в лабораторию, а там агенты всю ночь без спроса ковыряли генную инженерию и к завтраку уже вырастили сверхчеловека 😅