안스로픽, 하드웨어용 표준 'MHS' 공개
안스로픽이 소프트웨어의 MCP(Model Context Protocol)에 이어 물리 하드웨어용 통합 인터페이스인 '모델 하드웨어 표준(MHS)'을 발표했습니다. AI 에이전트가 현미경, 로봇 팔 등 실험실·공장 장비를 표준화된 드라이버로 제어할 수 있게 하여 기기 통합 시간을 몇 주에서 몇 시간 수준으로 단축합니다. 다만 물리적 인과관계 이해에 한계가 있어 인간의 감독은 여전히 필수입니다.
안스로픽, 소프트웨어에서 MCP가 한 일을 물리 하드웨어에서도 구현하고자 한다
Tomislav Bezmalinović / 2026년 8월 29일
핵심 요점
- 안스로픽은 AI 에이전트가 실험실과 공장의 현미경, 로봇 팔 같은 물리 장비로부터 데이터를 읽고 제어할 수 있게 하는 통합 인터페이스인 '모델 하드웨어 표준(MHS)'을 개발 중이다.
- 회사는 모든 기기를 공통 형식으로 탐색 가능하게 만드는 표준화된 드라이버를 사용한다. 안스로픽에 따르면 이를 통해 여러 기기를 연결하는 통합 시간이 몇 주 또는 몇 달에서 몇 시간 또는 몇 분으로 줄어든다.
- 파트너사와의 초기 테스트에서 AI가 독립적으로 워크플로를 최적화하고 언어 모델 없이 실행되는 스크립트를 생성할 수 있음이 확인됐다.
- 다만 이 시스템은 물리적 인과관계 이해에 여전히 어려움을 겪고 있어 인간의 감독이 필수적이다.
안스로픽의 모델 하드웨어 표준(MHS)은 AI 에이전트에게 현미경, 로봇 팔 같은 물리 장비에 대한 통합 인터페이스를 제공한다. 실험실과 양자 컴퓨터에서 진행된 초기 테스트는 통합 시간을 극적으로 단축했지만, 클로드(Claude)는 물리적 인과관계 이해에 여전히 어려움을 보였다.
연구 실험실과 공장의 장비는 서로 다른 제조사에서 만들어지고, 각기 다른 API, 데이터 형식, 제어 소프트웨어를 사용하기 때문에 연결하는 데 상당한 노력이 든다. 안스로픽은 '모델 하드웨어 표준(MHS)'이라는 사양으로 이 문제를 해결하려 한다. MHS는 AI 에이전트가 물리 하드웨어를 읽고 제어할 수 있게 하는 표준이다. 안스로픽에 따르면 MHS는 실험실 장비 통합 시간을 일반적인 몇 주 또는 몇 달에서 몇 시간 또는 몇 분으로 단축한다. 회사는 HHMI 재넬리아 연구캠퍼스와 함께 이 사양을 개발했으며, 선별된 실험실과 제조사를 대상으로 리서치 프리뷰로 먼저 공개하고, 이후 오픈소스로 공개할 계획이다.
맞춤형 통합 대신 기기당 하나의 드라이버
이 아이디어는 안스로픽이 소프트웨어 분야에서 이미 출시한 프로젝트에 기반한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이 외부 데이터 소스와 도구에 접근하는 표준화된 방법을 제공한다. MHS는 이 접근 방식을 기계로 확장한 것이다.
각 기기에는 데이터 읽기 및 수정 같은 기본 기능을 통합하는 MHS 드라이버가 부여된다. 이 드라이버는 기기를 공통 형식으로 탐색 가능하게 만들고, 소프트웨어만으로는 담을 수 없는 정보—예를 들어 로봇 팔의 무게나 안전 한계—를 포함할 수 있다. 사용자는 이 정보를 자연어로 입력할 수 있으며, MHS는 이를 에이전트용 참조 파일로 변환한다. 그러면 에이전트는 한 번도 본 적 없는 기기의 기능과 한계를 파악하고 단일 인터페이스를 통해 조작할 수 있다.
여전히 각 하드웨어에 대해 누군가 드라이버를 작성해야 하지만, 한번 작성되면 기기와 컨트롤러의 모든 조합마다 다시 만들 필요 없이 재사용할 수 있다.
안스로픽에 따르면 MHS는 모델에 구애받지 않으며(model-agnostic) 프로그래밍 가능한 인터페이스가 있는 모든 기기에서 작동한다. 에이전트는 여러 기기를 조율하고, 워크플로를 일반 스크립트로 저장하여 언어 모델 없이 실행할 수 있다.
클로드는 실제 실험실 장비를 어떻게 다뤘나
안스로픽은 여러 파트너와 MHS를 테스트했다. 바이오테크 기업 제넨텍(Genentech)에서 클로드는 액체 핸들러, 로봇 팔, 플레이트 리더를 조율해 단백질 농도를 측정하는 검법인 단백질 분석(프로틴 어세이)을 자동화했다. 에이전트는 서로 다른 액체에 대해 피펫팅 파라미터를 스스로 최적화했지만, 점성이 높은 용액에서 기포가 발생해 오류가 생기자 문제에 부딪혔다. 클로드는 파라미터를 조금씩 바꿔 같은 용기에서 프로세스를 계속 재시작했고, 이는 상황을 악화시켰다. 인간이 물리적 원인을 설명한 뒤에야 에이전트는 실행 가능한 해결책을 찾았다.
카네기멜론 대학교에서 연구진은 근본적으로 호환되지 않는 인터페이스를 가진 세 대의 컴퓨터에 액체 핸들러, 플레이트 리더, 로봇 팔, 여러 모니터링 카메라를 연결했다. 연구팀에 따르면 드라이버와 오케스트레이션 계층 구축에 약 8시간이 걸렸으며, 벤더가 세팅하면 보통 몇 주가 소요되는 것과 비교된다. 클로드는 또한 첫 실험 실행이 충분히 정확한 측정값을 생성하지 못했다는 사실을 알아차렸다.