Grundlagen
Warum Agenten an heutigen Websites scheitern, was sich mit Tools ändert und was das mit Agent-Readiness und GEO zu tun hat. Ohne Code.
Wissensdatenbank
Beiträge, Glossar, Experimente und Checklisten zum technischen GEO und zur KI-Suche. Inhalte, die ich auch in meinen Seminaren teile.
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Wie eine Website ihre Funktionen als Tools anbietet, damit KI-Agenten sie aufrufen können, statt die Oberfläche zu erraten. Grundlagen ohne Code, beide APIs mit lauffähigen Beispielen, ein Playground mit echten Tools und ein gepflegter Changelog.
Warum Agenten an heutigen Websites scheitern, was sich mit Tools ändert und was das mit Agent-Readiness und GEO zu tun hat. Ohne Code.
registerTool und unregisterTool, inputSchema als JSON Schema, execute mit AbortSignal, Annotations, getTools und executeTool, Lifecycle in SPAs.
Formulare als Tools: Basis-Attribute, Feld-Annotationen, Event-Handling mit agentInvoked und respondWith, CSS-Feedback, ein vollständiges Beispiel.
Vier echte Tools, die ein Agent tatsächlich bedienen kann, mit Aktivitätsprotokoll, Browser-Prüfung und einem Generator für inputSchema.
Was sich an der API geändert hat, nach Chrome-Version, jeder Eintrag mit öffentlichem Beleg. Wird gepflegt.
Die Frage, an der sich alle verhaken: MCP verbindet Agenten mit Backends, WebMCP arbeitet im Browser an der laufenden Seite. Und warum der Browser kein MCP-Server wird.
Prompt Injection, Origin-Isolation, Permissions Policy, exposedTo, Annotations und Character Budgets, dazu eine Checkliste für jedes Tool vor dem Livegang.
Agent-Readiness als nächste GEO-Disziplin: was heute schon zu tun ist, was noch warten kann und welche Fragen ins nächste Website-Meeting gehören. Ohne Code.
Wer WebMCP entwickelt: die W3C-Gruppe, die Autoren bei Microsoft und Google, die Stimmen aus den Browser-Teams und die Orte, an denen die Arbeit stattfindet.
Zwölf häufige Fragen, kurz und belegt beantwortet, jede mit dem Weg in die Tiefe.
Eigene Messungen statt nacherzählter Studien, strikt aus beobachtbaren Daten, ohne Spekulation über Modell-Interna.
Eine vollständige HAR-Aufzeichnung einer ChatGPT-Web-Session, zerlegt in Architektur, Konversationsfluss und Datenobjekte: vom BFF-Gateway über Turnstile und Websocket-Kanal bis zum Conversation-Objekt, aus dem der Client den Chat aufbaut.
Zur vollständigen AnalyseHear me speak
SMX München · Workshop · 5. April 2027
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Wie Marken in KI-Chatbots sichtbar werden – oder verschwinden
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