Aufbau des Webs für Agenten: Ein deklaratives Framework für Agenten-Web-Interaktion
Building the Web for Agents: A Declarative Framework for Agent-Web Interaction
November 14, 2025
papers.authors: Sven Schultze, Meike Verena Kietzmann, Nils-Lucas Schönfeld, Ruth Stock-Homburg
cs.AI
papers.abstract
Die zunehmende Verbreitung autonomer KI-Agenten im Internet wird durch ein grundlegendes Fehlverhältnis behindert: Agenten müssen Affordanzen aus menschenorientierten Benutzeroberflächen ableiten, was zu brüchigen, ineffizienten und unsicheren Interaktionen führt. Um dies zu lösen, stellen wir VOIX vor, ein web-natives Framework, das Websites durch einfache, deklarative HTML-Elemente in die Lage versetzt, zuverlässige, überprüfbare und datenschutzfreundliche Funktionen für KI-Agenten bereitzustellen. VOIX führt die Tags `<tool>` und `<context>` ein, mit denen Entwickler explizit verfügbare Aktionen und relevante Zustände definieren können, um so einen klaren, maschinenlesbaren Vertrag für das Agentenverhalten zu schaffen. Dieser Ansatz verlagert die Kontrolle auf den Website-Entwickler und wahrt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer, indem die konversationellen Interaktionen von der Website entkoppelt werden. Wir haben die Praxistauglichkeit, Erlernbarkeit und Ausdrucksstärke des Frameworks in einer dreitägigen Hackathon-Studie mit 16 Entwicklern evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Teilnehmer unabhängig von ihrer Vorerfahrung in der Lage waren, schnell verschiedene funktionale Webanwendungen mit Agentenunterstützung zu erstellen. Letztendlich bietet diese Arbeit einen grundlegenden Mechanismus zur Verwirklichung des "Agentic Web" und ermöglicht so eine Zukunft nahtloser und sicherer Mensch-KI-Kollaboration im Internet.
English
The increasing deployment of autonomous AI agents on the web is hampered by a fundamental misalignment: agents must infer affordances from human-oriented user interfaces, leading to brittle, inefficient, and insecure interactions. To address this, we introduce VOIX, a web-native framework that enables websites to expose reliable, auditable, and privacy-preserving capabilities for AI agents through simple, declarative HTML elements. VOIX introduces <tool> and <context> tags, allowing developers to explicitly define available actions and relevant state, thereby creating a clear, machine-readable contract for agent behavior. This approach shifts control to the website developer while preserving user privacy by disconnecting the conversational interactions from the website. We evaluated the framework's practicality, learnability, and expressiveness in a three-day hackathon study with 16 developers. The results demonstrate that participants, regardless of prior experience, were able to rapidly build diverse and functional agent-enabled web applications. Ultimately, this work provides a foundational mechanism for realizing the Agentic Web, enabling a future of seamless and secure human-AI collaboration on the web.