Anthropic stellt MHS vor: KI-Agenten steuern Maschinen

Am 27. August 2026 veröffentlichte Anthropic eine Forschungsvorschau des Model Hardware Standard (MHS), einer gemeinsamen Spezifikation, die es KI-Agenten ermöglicht, physische Geräte sicher zu bedienen. Der gemeinsam mit dem HHMI-Janelia-Forschungscampus entwickelte Standard soll es einem Agenten wie Claude erlauben, mehrere Labor- oder Produktionsgeräte parallel zu orchestrieren – Mikroskope, Roboterarme, Flüssigkeitsdosierer – für Aufgaben von einem Wirkstoff-Entdeckungsexperiment bis zur Laserkalibrierung an einem Quantencomputer. Es ist das erste Mal, dass Anthropic seine Agenten über den Bildschirm hinaus zur direkten Maschinensteuerung führt.

Eine gemeinsame Sprache für Maschinen

Geräte in einem Labor oder einer Fabrik so einzurichten, dass sie miteinander kommunizieren, dauert normalerweise Wochen, wenn nicht Monate: Die meisten Geräte sprechen nicht miteinander, sodass Spezialisten für jede Hardwarekombination maßgeschneiderte Integrationen bauen müssen. MHS reduziert diese Arbeit auf Stunden, indem es einen standardisierten Treiber einführt – eine Software, die zwischen dem Betriebssystem eines Computers und einem physischen Gerät übersetzt. Dieser Treiber stützt sich auf einen kleinen Satz von Grundbefehlen wie Lesebefehle (etwa eine Temperatur abrufen) oder Schreibbefehle (etwa eine Temperatur festlegen), die jedes Gerät mit einer programmierbaren Schnittstelle verstehen kann. So wird jedes Gerät in einem gemeinsamen Format auffindbar: Geräte und Agenten finden und kommunizieren miteinander über ein Netzwerk, ohne jedes Mal ein maßgeschneidertes «Übersetzer»-Programm zu benötigen. Ein Agent kann die Geräte anschließend über drei Wege steuern: das Model Context Protocol (MCP), die Kommandozeile oder Codedateien (APIs).

Der MHS-Treiber löst zudem ein Problem, das sich allein mit Code nicht beschreiben lässt: Ein Agent, der vor allem in einer virtuellen Welt trainiert wurde, kennt weder das Gewicht eines Roboterarms noch den sicheren Bereich eines Lasers. Deshalb enthält MHS ein Tag-System, das die physischen Eigenschaften eines Geräts, seine einstellbaren Parameter und seine erzwungenen Sicherheitsgrenzen in natürlicher Sprache beschreibt – Nutzer können diese Angaben selbst eintragen oder im Dialog mit einem Agenten machen, der sie zu ihrem Gerät befragt. Aus diesen Informationen entsteht automatisch eine Referenzdatei, die dem Agenten alles liefert, was er braucht, um ein noch nie gesehenes Gerät zu bedienen – ohne Papierhandbuch und ohne das stille Wissen eines Technikers.

Von Laboren in die Industrie

Anthropic teilte eine frühe Version von MHS mit einer ersten Gruppe von Laboren und Herstellern aus Biotechnologie, Robotik, Quantencomputing und Elektronik. Bei Genentech testeten Forscher MHS, um einen Proteintest zu automatisieren, der die Koordination eines Flüssigkeitsdosierers, eines Roboterarms und eines Plattenlesegeräts erfordert. An der University of Washington baute ein Doktorand der Baker- und Pinglay-Labore ein Dashboard zur Fernüberwachung sowie einen Agenten, der eine Polymerase-Kettenreaktion (PCR) überwacht und im richtigen Moment stoppt.

• An der Carnegie Mellon University führte ein Agent, der einen Flüssigkeitsdosierer, ein Plattenlesegerät, einen Roboterarm und Kameras koordinierte, Dosis-Wirkungs-Experimente rund dreimal schneller durch.
• Am HHMI-Janelia-Campus, wo das Projekt seinen Ursprung hat, vereinheitlichte ein Agent eine Mikroskopie-Anlage, die zuvor auf sieben verschiedene Herstellerprogramme ohne gemeinsame Schnittstelle angewiesen war.
• Bei QuEra Computing stellte ein Agent, der einen Teil des Lasersystems eines Quantencomputers steuerte, in 99,3 Prozent der Fälle ohne menschliches Eingreifen die ultrapräzise Frequenz-«Verriegelung» der Laser wieder her.
• Bei Tetsuwan Scientific koordinierte MHS einen PCR-Arbeitsablauf für ein Citizen-Science-Projekt zur Untersuchung der Verschmutzung eines Baches in Kalifornien.

Anthropics Hardware-Wette

Amazon Web Services will MHS in Strands Robots integrieren, seine Bibliothek zur Verbindung von Agenten mit physischen Geräten; Hugging Face (LeRobot), Raspberry Pi, Automata und Universal Robots gehören zu den weiteren Hardwarepartnern, und Danaher prüft eine Zusammenarbeit. Vorerst auf eine kleine Gruppe beschränkt, soll MHS später zu einem offenen, modellunabhängigen Standard werden – so wie es 2024 beim Model Context Protocol geschah, einem weiteren bei Anthropic entstandenen Standard, den das Unternehmen als Open Source veröffentlichte. «Wir haben das für die Wissenschaft gebaut, um das Potenzial von KI zu zeigen, aber es gibt auch enorme Vorteile für Unternehmen und die Industrie», sagte Elizabeth Kelly, bei Anthropic zuständig für gemeinwohlorientierte Einsätze, gegenüber CNBC. Die Ankündigung fällt in eine Zeit, in der Anthropic ein eigenes Chip-Team aufbaut und kürzlich Caitlin Kalinowski eingestellt hat, eine Hardware-Managerin, die zuvor bei OpenAI, Meta und Apple tätig war – ein Zeichen dafür, dass der Claude-Hersteller gegen Rivalen bestehen will, die bereits massiv in Hardware investieren.

Wenn man Hypothesen schneller testen kann, kann man auch schneller allgemeine Technologien entwickeln. So kann sich ein Jahrhundert Fortschritt in ein Jahrzehnt verdichten.

Was das für deutsche Unternehmen bedeutet

Für ein Forschungslabor oder einen Produktionsstandort in Deutschland verspricht MHS, ein bekanntes Problem zu verringern: Wochen, die verloren gehen, um Geräte verschiedener Hersteller zum Miteinander-Reden zu bringen, statt diese Zeit für das eigentliche Experiment zu nutzen. Der Standard bleibt vorerst eine geschlossene Vorschau, die einem ersten Kreis von Partnern vorbehalten ist, sodass ein Zugang in Deutschland vom Zeitplan der Öffnung abhängt, den Anthropic ankündigen wird – doch das modellunabhängige Design und die geplante Open-Source-Veröffentlichung begrenzen das Risiko, sich an einen einzigen KI-Anbieter zu binden. Deutsche Industrieunternehmen und öffentliche Labore täten gut daran, diese Öffnung genau zu verfolgen: Dieselbe Standardisierung, die dem Model Context Protocol zum Erfolg verhalf, könnte sich diesmal direkt auf ihre Produktionslinien und Prüfstände auswirken.