当AI开始操控真实实验设备：PrepALL正在成为Agent-Ready实验室的关键一环

AI 正在从“给出答案”走向“执行任务”。但要让 Agent （智能体）真正操作实验设备，仅有聪明的模型还不够：设备得先把自己的能力、状态和限制，用 AI 能读懂的方式“说清楚”。

华大智造PrepALL移液工作站正是按这个要求设计的：各个模块组件都通过标准化接口向外开放，用户的软件或智能体可以直接发现、调用和编排它们——设备侧的 Agent-Ready。

PrepALL已经做到了。

8月27日，Anthropic发布了模型硬件标准MHS（Model Hardware Standard）研究预览版，正是这样一套面向AI与硬件连接的通用规则：一套AI与硬件之间的通用连接规则，相当于“硬件版MCP”，任何有可编程接口的设备，都能以统一格式被Agent发现、读取和调用。

对照这套规则，PrepALL要做到“看得懂、调得动、有反馈”，条件早已备齐：标准机型配备4–5个摄像头，持续提供运行画面、设备与板位状态、报错前后的现场记录；液体侦测还能回传移液过程中的气压、电信号和过程日志。

设备已经就位，让我们看看PrepALL究竟为Agent准备好了什么。

MHS / MCP 连接关系示意图

设备“能联网”，不等于Agent-Ready。Agent-Ready硬件，指从设计之初就为AI调用做好准备的设备。

能力可以被标准化描述——Agent能查到设备会做什么；

状态和限制可以被获取——Agent能知道设备现在怎么样；

动作可以通过稳定接口执行——Agent下的指令，设备真能照做；

异常、日志和结果可以反馈给Agent——出了问题，Agent能第一时间知道；

权限和安全边界清晰可控——不该动的，一定动不了。

PrepALL沿Hardware MCP体系 [1]原生设计，与MHS的核心方向一致，覆盖生命科学实验室的自进化需求。

具体做法是：明确硬件—硬件、软件—硬件、用户—软件之间的接口关系，减少不必要的耦合，让设备能力、软件流程和用户目标能够在统一规则下衔接。

落到产品上，意味着两件事：

单台PrepALL移液工作站的各个模块组件，都能通过标准化接口，被用户的软件或智能体直接调用、编排；

通过精心设计的拓展功能接口，PrepALL可与其它设备联动，用功能组合拓展能力边界。

这带来的不只是更容易迭代的系统，也为Agent调用设备、理解状态、持续优化实验流程提供了基础。

设备互联只是起点。面向实验室自治，更关键的是让AI能够理解设备能力、读取状态、遵守约束，并把多个设备组织进一条可回收结果的实验流程。

PrepALL提供标准化软硬件接口，Agent可以发现设备和模块，获取它们的能力、状态与约束，并调用底层动作API执行具体操作。再结合LIMS和PrepALL 软件，Agent就能跑通一条完整链路：

理解实验目标 → 生成实验指令 → 调用设备 → 获取状态与结果 → 调整后续动作

两者的分工很清楚：Hardware MCP解决“单台设备的能力如何被Agent理解和调用”；ProtoPilot进一步解决“多台设备如何组成完整实验流程”，围绕实验目标协调多台设备，接收中间状态、处理执行结果，动态决定下一步。

Agent通过阅读PrepALL设备的文档，综合应用专家的经验，帮助用户设计实验方案。从方案出发，Agent能够进一步根据各个模块、耗材、和样本的实际信息，编写移液器的控制脚本。

PrepALL具备较强的易开发性，可以根据实验需求灵活加上周边设备，快速形成一个小闭环。在一条完整的实验流程中，正压模块等设备可承担样本前处理与富集，PrepALL负责液体处理和实验流程执行，酶标仪等检测设备采集浓度等结果数据。它们共同覆盖样本输入、实验执行与数据采集；再接入前端的AI实验编排和后端的数据分析，实验才形成从目标到结果反馈的干湿闭环。

PrepALL标准机型配备4–5个摄像头，可记录运行画面、硬件与板位状态，以及报错前后的现场信息；液体侦测还能提供移液过程中的气压、电信号和过程日志。

这些信息目前尚未被统一用于AI闭环，但已具备接入AI Agent的基础。通过操作流程信息和标准化导出接口，使用者可将相关数据纳入自己的AI Agent，作为判断实验是否继续、调整参数或提示人工介入的依据。AI因而不只提供操作建议，也可结合实验现场反馈参与后续迭代，逐步形成从实验执行、状态感知到决策调整的闭环。

多模态数据接口开放和处理，需要定制化开发

MHS正在推动AI与硬件之间形成更通用的连接规则，而Agent-Ready 硬件是这套规则进入真实世界的基础。

PrepALL从设计之初就围绕标准化接口、设备状态反馈和实验流程编排进行建设，并通过Hardware MCP和ProtoPilot，把AI Agent与真实实验室连接起来。

AI不只需要会思考，还需要能够可靠地行动。PrepALL正在成为Agent-Ready实验室的一环。

[1] 涌生智能. Hardware MCP：自进化实验室的硬件标准..