앤트로픽이 인공지능 에이전트와 물리 장비를 공통 방식으로 연결하는 ‘모델 하드웨어 표준(Model Hardware Standard·MHS)’ 연구 프리뷰를 공개했다. 장비마다 따로 구축하던 제어 체계를 표준화해 실험실과 제조 현장의 자동화 준비 시간을 줄이는 것이 목표다.
장비 통합 수주에서 수시간으로
MHS는 현미경과 액체 처리 장비, 로봇팔처럼 서로 다른 기기를 AI 에이전트가 일관된 방식으로 다루도록 설계한 규격이다. 앤트로픽은 기존에 수주 또는 수개월이 걸리던 장비 통합 작업을 수시간이나 수분 단위로 단축할 수 있다고 설명했다.
적용 범위는 신약 탐색 실험부터 양자컴퓨터용 레이저 보정까지 다양하다. 특정 AI 모델이나 제조사에 종속되지 않도록 구성해 프로그래밍 인터페이스가 있는 장비라면 연결할 수 있다는 점도 핵심이다.
공통 명령과 장비 설명을 표준화
표준의 중심에는 장비별 드라이버가 있다. 드라이버는 읽기와 쓰기 같은 기본 동작을 공통 형태로 제공하고, 장비 특성과 안전 한계를 설명하는 정보를 함께 전달한다. 에이전트는 이 정보를 토대로 가능한 작업과 제한 조건을 파악한다.
연결 방식은 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)에만 묶이지 않는다. 명령줄 인터페이스와 응용프로그램 인터페이스(API)도 사용할 수 있어 연구기관이나 기업이 기존 시스템에 맞는 방식을 선택할 수 있다.
연구실과 제조 현장에서 초기 검증
개발은 미국 하워드휴스의학연구소 자넬리아 연구 캠퍼스와의 협력에서 시작됐다. 이후 제넨테크와 카네기멜런대학교, 아마존웹서비스, 두산로보틱스, 유니버설로봇, 허깅페이스, 라즈베리파이 등이 초기 생태계에 참여했다.
카네기멜런대 연구진은 MHS를 활용한 연속 희석 실험에서 기존 수작업 통합 방식보다 약 3배 빠르게 실험 환경을 구성했다고 밝혔다. 서로 다른 장비를 다시 연결해야 할 때 표준화의 효과가 커질 수 있음을 보여주는 초기 사례다.
연구 프리뷰가 먼저인 이유
현재 MHS는 선택된 기관이 시험하는 연구 프리뷰 단계다. 앤트로픽은 실제 환경의 안전성 평가와 운영 모범 사례를 축적한 뒤 오픈소스로 공개할 계획이라고 밝혔다.
다만 프로그래밍 인터페이스가 없는 장비에는 아직 적용할 수 없다. AI가 물리 장비를 움직이는 만큼 장비별 안전장치와 접근 권한, 사람의 감독을 함께 설계해야 한다. 이번 공개는 완성된 범용 자동화 제품이라기보다 실제 현장에서 표준의 가능성과 한계를 확인하는 출발점에 가깝다.