Construire le Web pour les Agents : Un Cadre Déclaratif pour l'Interaction Agent-Web
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
Le déploiement croissant d'agents d'IA autonomes sur le web est entravé par un problème fondamental d'alignement : les agents doivent déduire les affordances des interfaces utilisateur conçues pour les humains, ce qui entraîne des interactions fragiles, inefficaces et non sécurisées. Pour résoudre ce problème, nous présentons VOIX, un framework natif pour le web qui permet aux sites web d'exposer des capacités fiables, vérifiables et respectueuses de la vie privée pour les agents IA via de simples éléments HTML déclaratifs. VOIX introduit les balises <tool> et <context>, permettant aux développeurs de définir explicitement les actions disponibles et l'état pertinent, créant ainsi un contrat clair et lisible par la machine pour le comportement des agents. Cette approche transfère le contrôle au développeur du site web tout en préservant la vie privée de l'utilisateur en dissociant les interactions conversationnelles du site web. Nous avons évalué la praticité, la facilité d'apprentissage et l'expressivité du framework lors d'une étude sous forme de hackathon de trois jours avec 16 développeurs. Les résultats démontrent que les participants, indépendamment de leur expérience préalable, ont pu construire rapidement des applications web fonctionnelles et variées intégrant des agents. En définitive, ce travail fournit un mécanisme fondamental pour concrétiser le Web Agentique, ouvrant la voie à une collaboration humaine-IA transparente et sécurisée sur le web.
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.