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Agent Readiness · WebMCP · OpenHermit

Mach deine Website bereit für KI-Agenten.

In 2026 surfen nicht mehr nur Menschen im Web — KI-Agenten buchen Tische, füllen Formulare aus, holen Offerten ein und tätigen Käufe. Die meisten Websites sind dafür nicht bereit.

WebMCP-Integration, OpenHermit-Snippet und Agent-Analytics — damit ChatGPT Agent, Claude, Perplexity Comet und Operator deine Site bedienen können.

Agent-Readiness besprechen OpenHermit ansehen →
AI Agent Readiness — KI-Agenten interagieren mit Website-Interface
W3C
WebMCP Standard (Feb 2026)
Chrome 146+
Native API live
6
Agent-Typen getrackt
20+
Sites agent-ready
Open Source
OpenHermit (MIT)
Das Problem

Wenn Agenten an Ihrer Website scheitern

Die meisten Websites sind für Menschen gebaut — und scheitern still, wenn ein KI-Agent sie bedienen soll. Der Agent gibt keine Fehlermeldung, er verlässt die Seite und geht zum nächsten Anbieter. Drei typische Muster, an denen Agenten heute systematisch scheitern, und warum klassische Accessibility allein nicht reicht.

Form-Filling failed

Agent versucht Kontaktformular auszufüllen, Field-Detection scheitert wegen non-semantischem HTML. User bricht ab.

Booking-Flow brach ab

Agent will Termin buchen, JS-only Calendar wird nicht erkannt. Kunde geht zur Konkurrenz.

Calculation impossible

Agent will Prämie kalkulieren, kein API, kein strukturierter Endpoint. Conversion = 0.

Bei jeder dieser Aktionen verlieren Sie einen Kunden — und Sie wissen nicht einmal, dass es passiert ist.

Wie KI-Agenten mit dem Web interagieren

Vier Wege — und warum alle vier wichtig sind

Es gibt nicht "die eine" Art, wie KI-Agenten mit dem Web interagieren. Stand 2026 haben sich vier Methoden etabliert — ein realistisches Setup deckt alle vier ab.

Vier Datenpfade: DOM-Scraping, OpenAPI, WebMCP, MCP-Server
Methode 1

DOM-Scraping (alt, fragil)

Agent sieht die Site wie ein Mensch — rendert HTML, sucht Buttons, klickt. Langsam, fragil, teuer. Beispiel: OpenClaw, Claude Computer-Use.

Methode 2

OpenAPI / REST-API (heute Standard)

Maschinenlesbare API-Dokumentation. Agent liest die Spec, versteht Endpoints, ruft direkt auf. 100x schneller als Scraping. Beispiel: primai.ch.

Methode 3

WebMCP (W3C Standard, Zukunft)

Browser-native API navigator.modelContext. Site registriert "Tools", Agent ruft direkt auf. W3C Community Group, co-entwickelt von Google + Microsoft. Chrome 146+.

Methode 4

MCP-Server (Anthropic Standard)

MCP-Server für Backend-Integrationen. Agenten verbinden sich, rufen Tools auf. Verbreitet bei Claude. Komplementär zu WebMCP.

Eine wirklich agent-ready Site bietet alle vier — und genau das machen wir.

primai.ch — Live API für Schweizer Krankenkassen-Prämien
Live Case Study

primai.ch — Schweiz-erste OpenAPI für Krankenkassen-Prämien

primai.ch ist unser Live-Beweis, dass Agent Readiness produktiv funktioniert. Die Plattform liefert eine vollständig dokumentierte OpenAPI 3.1, über die KI-Agenten Schweizer Krankenkassen-Prämien direkt berechnen — ohne Scraping, ohne Zwischenschritte.

calculate_premium

Prämien-Vergleich nach PLZ, Alter, Franchise

book_meeting

Beratungstermin buchen

contact_support

Anfrage senden

send_cancellation

Kündigung senden

// Beispiel-Request
GET
https://okp-api.primai.ch/v1/compare?plz=8001&age=30&deductible=2500
// Liefert: 50+ Krankenkassen-Prämien, JSON, sofort, agent-fähig
FastAPI OpenAPI 3.1 WebMCP-konform 2026 BAG-Daten Open Source

Wir bauen das Gleiche für Ihre Branche — Versicherung, Reisen, Gastronomie, Immobilien, Logistik, Beratung. Wenn es kalkulierbar ist, kann es ein Agent kalkulieren.

primai.ch ist unser schärfstes Beispiel, aber nicht das einzige. Dieselbe Methodik wenden wir in angepasster Form auf jeden Kunden-Stack an — je nach Plattform, Geschäftsmodell und Agent-Strategie. Was wir genau tun und in welcher Reihenfolge, zeigen die folgenden Abschnitte.

Der Unterschied

Klassische Website vs. Agent-Ready Website

Der Unterschied zwischen einer klassischen und einer agent-ready Website ist nicht kosmetisch — er ist strukturell. Auf einer klassischen Site muss der Agent raten, klicken, scheitern. Auf einer agent-ready Site bekommt er von der ersten Sekunde klare, strukturierte Einstiegspunkte.

Was wir konkret tun

So machen wir Ihre Website agent-ready

Agent Readiness entsteht nicht durch ein einzelnes Plugin. Es ist ein Zusammenspiel aus Semantic Refactoring, Standards-Integration, Tool-Registrierung, API-Anbindung und laufendem Monitoring. Unsere Methodik besteht aus acht aufeinander aufbauenden Bausteinen — wir entscheiden pro Projekt, welche davon wie tief umgesetzt werden.

WebMCP-Integration

navigator.modelContext API implementieren. Tool-Registrations für jede Action. Browser-native (Chrome 146+, Edge).

OpenHermit-Snippet

19.7 KB JavaScript, zero dependencies. Auto-Detection aller Forms & Widgets. Ein-Zeilen-Install.

OpenAPI 3.1 Spec

Maschinenlesbare API-Dokumentation. Direkter Agent-Zugriff auf Daten und Aktionen.

Agent-Analytics Dashboard

Welche Agenten besuchen. Welche Actions werden versucht. Conversion-Tracking pro Agent. Realtime.

Semantic HTML Refactoring

Form-Felder mit korrektem name, autocomplete, aria-label. Strukturierte Daten (Schema.org + JSON-LD).

Booking & Calendar APIs

Cal.com / Calendly mit OpenAPI. Agent-fähige Time-Slot-Selection und Confirmation-Flows.

Payment & Quote Endpoints

Pricing-APIs für Agent-Calculation. Quote-Generation Tool-Calls. Stripe Agent-Mode.

WebMCP Ready Badge

Sichtbarer Sticker auf der Site. Signal an Agenten: "diese Site versteht dich". Trust-Signal.

Use-Cases

Was Agent Readiness in deiner Branche bedeutet

Agent Readiness hat keine branchenunabhängige Blaupause. Ein Restaurant braucht andere Agent-Tools als ein Versicherungsdienst oder E-Commerce-Shop. Sechs Szenarien mit konkreten User-Prompts, die auf einer agent-ready Site funktionieren.

Versicherung & Finanzen

Prämienberechnung, Vergleich, Vertragsabschluss-Vorbereitung. Die OpenAPI ersetzt mühsame Scrapings durch direkten, autorisierten API-Zugriff.

Live: primai.ch — Agent berechnet KVG-Prämie für PLZ 8001 in unter 200ms.

Hotellerie & Gastronomie

Tischreservation, Zimmerbuchung, Verfügbarkeitsprüfung. Agent ruft direkt das Reservation-Tool auf.

"Buche Restaurant in Zürich, 4 Personen, 19:30" — Agent findet agent-ready Restaurants und reserviert.

E-Commerce

Produktsuche, Konfiguration, Warenkorb. WebMCP-Tools für search_products, configure_product, add_to_cart.

"Bestell das gleiche T-Shirt nochmal in M, schwarz" — Agent findet, prüft, befüllt Warenkorb.

B2B Lead-Gen & SaaS

Qualifiziertes Lead-Submission, Demo-Buchung, Pricing-Calculator. Agent füllt Kontaktformular mit kontextuell richtigen Angaben.

Cal.com-Bridge via OpenHermit. Agent bucht Discovery-Call direkt.

Reise & Mobilität

Flugsuche, Hotelvergleich, Aktivitätenbuchung. Multi-Step-Workflows mit Action-Chaining.

Schweizer Tourismus ist fast komplett unsichtbar für Agenten — riesige First-Mover-Chance.

Beratung & Dienstleistung

Erstberatungs-Anfrage, Qualifikations-Check, Termin-Booking via Cal.com/Calendly.

loaded.ch selbst: ChatGPT-User fragt "Website mit KI in Zürich" — Agent bucht Discovery-Call.

Risiken

Die Kosten des Wartens

Agent Readiness ist eine Disziplin, deren Versäumnis man erst spät bemerkt — weil der Traffic nicht mit einer Fehlermeldung abbricht, sondern leise zur Konkurrenz wandert. Vier Mechanismen, durch die ein verzögerter Einstieg echten, messbaren Schaden erzeugt.

Unsichtbarer Traffic-Verlust

Wenn ein Agent scheitert, bekommst du keine Fehlermeldung. Er geht zur nächsten Site. Du siehst: weniger Conversions, ohne erkennbaren Grund. Klassische Analytics zeigen das nicht.

Empfehlungs-Verlust bei LLMs

LLMs empfehlen bevorzugt Sites, die ihre Agenten erfolgreich bedient haben. Wenn ChatGPT dreimal bei dir scheitert, sinkt deine Empfehlungs-Wahrscheinlichkeit. Wer früh agent-ready ist, baut Reputation auf.

Konkurrenz baut Vorsprung auf

Stand April 2026 sind wir bei loaded. der einzige Schweizer Anbieter mit produktiver Implementation. In 12-18 Monaten sieht das anders aus. Wer jetzt anfängt, ist 2027 Standard.

Refactoring-Schuld

Sites ohne Agent-Readiness akkumulieren technische Schuld. Neubau mit Agent-Readiness von Anfang an ist 3-5x günstiger als Retrofit auf Legacy-Codebases.

Roadmap

Die Agent-Web-Roadmap 2026–2030

Horizon 1 — Now (2026)

Produktiv

  • WebMCP ratifiziert (W3C, Feb 2026)
  • Chrome 146+ shippt native API
  • ChatGPT Agent: Mainstream-Adoption
  • OpenAPI als De-facto-Standard
  • Erste Showcases: primai.ch
Horizon 2 — Emerging (2027-2028)

Mainstream

  • Firefox + Safari shippen WebMCP
  • Agent-Analytics als Standard-Tab
  • Voice-Agents nutzen WebMCP
  • Discovery-Files von SEO-Tools indiziert
  • Erste Branchen-API-Standards
Horizon 3 — Standard (2029-2030)

Voraussetzung

  • Agent-Traffic ≥ 50% in B2C-Verticals
  • Sites ohne WebMCP funktional unsichtbar
  • Agent-zu-Agent-Kommunikation
  • Browser werden Agent-Hosts
  • Klassisches "Surfen" wird Nische

Wer 2026 anfängt, hat drei Jahre Vorsprung bis zum Standard.

Discovery-Files

llms.txt, ai.txt, webmcp.json

Wie robots.txt und sitemap.xml für Suchmaschinen entstanden, entstehen jetzt analoge Files für KI-Crawler und Agenten.

/llms.txt

Kondensierte Markdown-Übersicht der Site-Inhalte. Reduziert Halluzinationen. Vorgeschlagen von Jeremy Howard.

# loaded. — Digital Product Studio Zürich
> WebMCP-, KI-Agent- und Astro.js-Spezialisten
## Services
- Agent Readiness: /leistungen/agent-readiness/
- KI-Sichtbarkeit: /leistungen/seo-ki-sichtbarkeit/

/ai.txt

Pendant zu robots.txt für KI-Crawler. Steuert welche Bots die Site nutzen dürfen.

User-Agent: GPTBot
Allow: /
User-Agent: ClaudeBot
Allow: /
User-Agent: PerplexityBot
Allow: /

/.well-known/webmcp.json

Discovery-Manifest für WebMCP-Agenten. Wird von OpenHermit v2 automatisch generiert.

{
  "version": "1.0",
  "tools": [
    { "name": "calculate_premium", "endpoint": "/api/v1/compare" }
  ]
}

Wer diese drei Files ausliefert, signalisiert: "Wir sind bereit für die Agenten-Generation."

OpenHermit Logo
Eigenes Tool

OpenHermit

Gebaut, weil es nichts Vergleichbares gab. Es macht aus jeder Website eine Site, die KI-Agenten verstehen und bedienen können.

v1 — Für Page Owner (Live)

JavaScript-Snippet

Ein Snippet (~20 KB, Zero Dependencies). Eine Zeile im <head>. Auto-Detection aller Formulare, WebMCP-Attribute Injection, Agent-Tracking. Open Source (MIT).

<script src="https://cdn.openhermit.com/v1/openhermit.js" data-api-key="ak_xxx" async></script>

Funktioniert auf jeder Plattform: Astro, Next.js, WordPress, Webflow, statisches HTML.

v2 (openhermit-mcp) — Für Vibecoders & Shops (in Testing)

Volle SaaS-Plattform

Multi-Site Dashboard, Plattform-Integrationen (Shopify, WooCommerce, Calendly, HubSpot), Agent-Prompt-Konfiguration, Action-Chaining, Real-Time Analytics.

  • Discovery Manifest (.well-known/webmcp.json)
  • Before/Success/Failure Prompts pro Action
  • Multi-Step Action-Chaining
  • Self-Hosted Option für Enterprise
OpenHermit auf GitHub openhermit.com →

Was bei einer Agent-Readiness-Implementation dazugehört

Eine Agent-Readiness-Implementation ist mehr als ein Snippet einbauen. Wir überarbeiten Semantic HTML dort wo nötig (Forms, Buttons, Navigation), registrieren die wichtigsten Site-Funktionen als WebMCP-Tools, bauen die OpenHermit-Integration ein, ergänzen Schema.org-Daten und ARIA-Labels, schreiben — wo relevant — eine OpenAPI 3.1 Spec für Backend-Endpoints, und liefern die Discovery-Files (llms.txt, agents.txt, webmcp.json). Danach testen wir die Site gegen mindestens vier echte Agenten (ChatGPT, Claude, Perplexity, Operator) und übergeben Dokumentation plus drei Monate Support.

Typischer Scope: Semantic HTML Refactoring · WebMCP Tool-Registration · OpenHermit-Integration · Schema.org + JSON-LD · OpenAPI 3.1 Spec · Agent-Analytics Setup · Discovery-Files · Test mit 4 Agenten · Team-Dokumentation · 3 Monate Support.

Prozess

So läuft ein Agent-Readiness-Projekt ab

01

Audit

1 Woche

Site auf Agent-Readiness scannen. Kritische Workflows identifizieren. Tech-Stack bewerten. Output: Score 0-100 + Roadmap.

02

Strategie

1 Woche

Welche Aktionen sollen Agenten ausführen? WebMCP vs. OpenAPI Decision. Analytics-Setup planen.

03

Build

2-4 Wochen

Semantic HTML, WebMCP Tools, OpenHermit Snippet, OpenAPI Spec. Die eigentliche Implementation.

04

Agent-Testing

1 Woche

Tests mit ChatGPT Agent, Claude Computer-Use, Perplexity Comet, OpenAI Operator. Testing-Report.

05

Launch & Monitoring

Laufend

Analytics-Dashboard. Monatlicher Agent-Traffic-Report. Optimierung basierend auf echtem Verhalten.

AI Agents testen eine Website — Certified Agent Ready
Wir nutzen es selbst

Eigene Medizin

Wir empfehlen Kunden nichts, was wir nicht selbst produktiv einsetzen. Jede Site die wir bauen wird agent-ready ausgeliefert — nicht als Add-On, sondern als Default. Unsere eigenen Properties sind Live-Laboratorien für die Methodik, die wir bei Kunden-Projekten anwenden.

loaded.ch
100% agent-ready
openhermit.com
Showcase
primai.ch
Live OpenAPI
20+ Sites
Standard-Delivery
"Wir bauen seit 2024 Sites mit dem Anspruch, dass Agenten sie bedienen können. Damals war das Spinnerei. 2026 ist es Standard. 2027 wird es Pflicht." — Benjamin Wagner

Pricing: Agent Readiness ist kein Produkt mit Listenpreis — jede Site braucht ein eigenes Scoping. Nach einem 30-Minuten-Discovery-Call machen wir ein indikatives Angebot innerhalb von 48 Stunden. Richtpreise für Standard-Services auf /preise/.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Die Fragen, die wir in Discovery-Calls am häufigsten bekommen — zu Technologie, Einsatzzeitpunkt, Kosten und Kompatibilität. Wenn deine Frage nicht dabei ist, schreib uns direkt.

Was ist der Unterschied zu KI-Sichtbarkeit?
KI-Sichtbarkeit = du wirst von ChatGPT empfohlen. Agent Readiness = ChatGPT-Agent kann auf deiner Site Aktionen ausführen (buchen, kalkulieren, kaufen). Beides ist wichtig, beides bauen wir — aber es sind zwei verschiedene Disziplinen. KI-Sichtbarkeit | KI-Agenten.
Wer nutzt eigentlich KI-Agenten heute schon?
ChatGPT Agent (seit 2025, exponentielles Wachstum), Claude mit Computer-Use, Perplexity Comet (Browser-Agent), OpenAI Operator, Microsoft Copilot, Google Gemini Agents. Die User-Adoption wächst signifikant — quartalsweise verdoppelt sich der Agent-Traffic auf vielen Sites.
Funktioniert das auf WordPress / Webflow?
OpenHermit funktioniert auf jeder Plattform. Aber: für volle WebMCP-Implementation und OpenAPI brauchst du eine moderne Code-Basis. WordPress kann den Snippet, aber nicht die Tiefe. Wir empfehlen dann ein Redesign.
Was ist WebMCP genau?
WebMCP (Web Model Context Protocol) ist ein im Februar 2026 von der W3C Community Group ratifizierter Standard, der Browsern eine native API gibt, über die Websites KI-Agenten direkt Tools anbieten können. Die API heisst navigator.modelContext und ist seit Chrome 146 verfügbar (Edge shipping, Firefox in Diskussion). Co-entwickelt von Engineers bei Google und Microsoft. Funktionell komplementär zum Anthropic MCP: MCP für Backend-Tools, WebMCP für Browser-Frontend-Tools. OpenHermit liefert die universelle Fallback-Implementation für alle Browser. Technische Details.
Was kostet OpenHermit?
v1 (Snippet): Open Source, MIT License, kostenlos. v2 (SaaS-Plattform): in Testing, Pricing-Tiers bei Launch auf openhermit.com. Bei loaded.-Implementations ist v1 Setup im Service inkludiert.
Sehe ich wirklich welche Agenten meine Site besuchen?
Ja. Das OpenHermit-Dashboard zeigt Agent-Traffic getrennt vom Mensch-Traffic in Echtzeit. Pro Visit: Agent-Type (OpenClaw, GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Operator, Gemini), aufgerufenes Tool, Parameter, Erfolg/Fehler, Latenz, Timestamp. Aggregiert auf Conversion-Funnels: wie viele Agent-Visits führen zu erfolgreichen Actions? Welcher Agent hat die höchste Success-Rate? Wo brechen Agenten ab? Konzeptionell wie Google Analytics 2010 — eine neue Traffic-Klasse wird sichtbar und auswertbar.
Wie viel Agent-Traffic hat eine durchschnittliche Site 2026?
Aus unseren Messungen: B2C-Sites mit klaren Aktionen (Booking, E-Commerce, Calculator) sehen 5-15% Agent-Traffic mit deutlicher Wachstumskurve. B2B Lead-Gen: 2-5%, aber qualitativ hochwertig. Content-Sites: 8-20% (LLMs crawlen aktiv für RAG). Wichtiger als der Anteil: ein Agent-Visit ist konversions-stärker als ein menschlicher Visit, weil der Agent typischerweise mit definiertem Ziel kommt. Eine erfolgreich abgeschlossene Agent-Action ist im Schnitt 3-5x wertvoller als ein generischer Mensch-Klick.
Was macht primai.ch genau?
Erste Schweizer OpenAPI für Krankenkassen-Grundversicherung. KI-Agenten können Prämien direkt kalkulieren — ohne Comparis-Scraping. Live unter Swagger UI. Showcase für unsere Methode.
Brauche ich das jetzt schon?
Ja. Drei harte Indikatoren: Chrome 146 shippt navigator.modelContext seit März 2026. ChatGPT Agent ist Mainstream für Plus-User, Perplexity Comet hat Millionen User, Claude Computer-Use ist API-verfügbar. Erste produktive Implementationen (primai.ch) werden bereits genutzt. First-Mover gewinnen höhere Empfehlungs-Wahrscheinlichkeit bei LLMs und bessere Conversion-Pfade. Wer 2027 startet, kämpft gegen Vorsprung. Mehr zu KI-Empfehlungen.
Können Agenten dann automatisch alles machen?
Nur was du erlaubst. Du registrierst explizit welche Tools/Actions Agenten ausführen dürfen. Authentication via OAuth + Permissions. Volle Kontrolle.
Was ist mit Datenschutz und nDSG?
Agent-Interaktionen folgen denselben Datenschutz-Regeln. OpenHermit ist nDSG-compliant. Daten bleiben bei dir, Analytics anonymisiert.
Können wir mit einem Audit starten?
Ja. Das Agent-Readiness-Audit gibt dir Score + Roadmap. Du entscheidest danach, ob du implementierst — bei uns oder selbst.
Funktioniert Agent Readiness mit unserem bestehenden CMS?
Ja, abhängig vom CMS. Astro, Next.js, Nuxt, SvelteKit: ideal, volle WebMCP-Integration. WordPress: OpenHermit-Snippet + agentic-wp Plugin deckt 90% ab. Webflow, Squarespace: Snippet mit Einschränkungen. Shopify: v2 Plattform-Integration plug-and-play. Bei alten Custom-CMS empfehlen wir eine parallele Astro-Microsite für agent-kritische Workflows.
Wie unterscheidet sich Agent Readiness von Accessibility?
Grosse Überschneidungen — beides profitiert von Semantic HTML, ARIA-Labels. Aber Agent Readiness geht weiter: Tool-Registrationen via WebMCP, OpenAPI-Specs, Discovery-Manifeste, Action-Chaining, Agent-Analytics. Eine accessible Site ist ein guter Ausgangspunkt — aber noch nicht ausreichend für agent-ready.
Was kostet OpenHermit selbst?
v1 (Snippet): Open Source, MIT, kostenlos, ~20 KB. v2 (SaaS): in Testing, Free / Starter / Pro / Enterprise Tiers bei Launch auf openhermit.com. Bei loaded.-Implementations ist v1 im Service inkludiert.
Was wenn der WebMCP-Standard sich ändert?
Realistisches Risiko, aber begrenzt. Die Kern-API (navigator.modelContext.registerTool) ist stable. OpenHermit abstrahiert die direkte API — wenn sich der Standard ändert, updaten wir die Library, deine Site bleibt unverändert. Hauptgrund, warum wir OpenHermit gebaut haben statt Kunden gegen die rohe API zu coden.
Können wir phasenweise einführen?
Ja, empfohlen sogar. Phase 1 (Quick Wins, ~1 Woche): llms.txt, ai.txt, Schema.org, OpenHermit Basic-Install. Phase 2 (Core, 2-4 Wochen): WebMCP Tool-Registration für die 3-5 wichtigsten Aktionen. Phase 3 (APIs, 4-8 Wochen): OpenAPI-Spec für Daten-Endpoints. Phase 4 (laufend): Analytics-Auswertung, Refinement.
Wie messen wir den ROI?
Drei Metriken: Agent-Traffic-Volumen (OpenHermit-Dashboard), Agent-Conversion-Rate (Form-Submits, Bookings, Käufe pro Agent-Visit), LLM-Empfehlungsrate (Test-Prompts). Agent-Traffic wird in 2027-2028 in vielen B2C-Verticals zur grössten messbaren Wachstumsquelle. Details: KI-Sichtbarkeits-Methodik.

Bereit für die Agent-Generation?

Agent-Readiness besprechen → OpenHermit testen →
Anhang

Begriffe erklärt

Das Vokabular ist neu. 15 Begriffe, die man kennen sollte.

WebMCP
Browser-nativer W3C-Standard (Feb 2026). navigator.modelContext API. Co-entwickelt von Google + Microsoft. W3C Spec
MCP
Anthropic Model Context Protocol (2024). Backend-Tools für LLMs. modelcontextprotocol.io
OpenAPI
Maschinenlesbares API-Spezifikationsformat (3.1). Für Agenten der zuverlässigste Weg, APIs zu verstehen.
KI-Agent
LLM-System das selbständig mehrstufige Aufgaben ausführt. ChatGPT Agent, Claude Computer-Use, Perplexity Comet.
Computer-Use
Anthropic-Feature: Claude steuert virtuellen Browser direkt. Letzte Eskalationsstufe ohne API.
Tool-Calling
Mechanismus für strukturierte Funktionsaufrufe durch LLMs. Grundlage jeder Agent-Architektur.
Discovery-Manifest
/.well-known/webmcp.json — sagt Agenten welche Tools verfügbar sind.
llms.txt
Kondensierte Markdown-Übersicht im Site-Root. Reduziert LLM-Halluzinationen. Standard
ai.txt / agents.txt
Robots.txt-Pendant für KI-Crawler. Steuert Zugriff und erlaubte Aktionen.
Semantic HTML
Korrektes HTML: <button> statt <div onclick>. Voraussetzung für DOM-basierte Agenten.
Schema.org / JSON-LD
Strukturiertes Daten-Vokabular für Suchmaschinen und Agenten.
Action-Chaining
Multi-Step Agent-Workflows: Suche → Vergleich → Buchung.
Agent Analytics
Tracking von KI-Agent-Traffic getrennt vom Mensch-Traffic. OpenHermit liefert das.
OpenClaw
Open-Source Agent-Framework auf Claude Computer-Use. Ein Agent-Type den wir tracken.
Certified AI Agent Ready
OpenHermit-Badge für Sites die nach Standard implementiert sind. Trust-Signal.

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