Ein Frontend für Menschen. Ein Interface für Agenten.
Wir bauen die maschinenlesbare Schicht, die AI-Agenten brauchen, um euer Angebot zu verstehen, ihm zu vertrauen und Aktionen vorzubereiten.
Eine neue Besucherklasse
Neben Menschen kommen zunehmend AI-Agenten auf eure Seite, im Auftrag echter Nutzer. Sie browsen nicht wie Menschen: kein Bild, keine Hero-Section. Sie parsen Struktur, Bedeutung und erlaubte Aktionen und entscheiden in Sekunden, ob eure Seite eine verlässliche Quelle ist.
Gebaut für Menschen
- Visuelles Layout, Bilder, Scroll
- Inhalte erst nach Klick oder Interaktion
- Implizite Logik im Design
- Aktionen über UI-Flows
Was Agenten brauchen
- Klare Semantik und Struktur
- Inhalte direkt im DOM, maschinenlesbar
- Verifizierbare, kanonische Fakten
- Erlaubte Aktionen, sauber definiert
Vom Nutzer zum Agenten zu eurem Angebot
- 01
Jemand fragt einen Agenten
Ein Nutzer lässt ChatGPT, Perplexity oder Claude etwas recherchieren, vergleichen oder erledigen, das ihr anbietet.
- 02
Der Agent kommt zu euch
Statt zu klicken parst der Agent eure Seite. Er braucht strukturierte Daten und klare Aktionen statt eines visuellen Layouts, und gibt schnell auf, wenn er beides nicht findet.
- 03
Der Layer antwortet
Der Agentic Layer liefert ihm lesbare Fakten, Vertrauenssignale und vorbereitete Aktionen, von der Anfrage bis zur Buchung oder zum Kauf.
Ein Layer neben eurer bestehenden Website
Die Website bleibt für Menschen. Der Agentic Layer ergänzt eine agentenfreundliche Schicht, die aus sauberer Arbeit folgt und gleichzeitig klassische SEO und Barrierefreiheit verbessert.
Semantic Map
Was ihr seid, anbietet und für wen, maschinenlesbar abgebildet.
Structured Content
Produkte, Services, Preise und Konditionen als strukturierte Daten.
Action Model
Was ein Agent vorbereiten darf: Anfrage, Vergleich, Warenkorb, Termin.
Trust Model
Kanonische Fakten, Policies, Belege und Aktualität, auf die ein Agent sich verlassen kann.
API / MCP Endpoint
Strukturierte Endpunkte statt Scraping, damit Agenten verifizierbar und aktuell fragen.
Agent Instructions
Regeln statt nur Daten: was belastbar ist, was Freigabe braucht, wann an Menschen verwiesen wird.
So fragt ein Agent euren Layer
Ein Agent stellt eine natürliche Frage, fragt strukturiert unseren eigenen Layer ab und bekommt maschinenlesbare Antworten plus die nächsten Aktionen. Echte Daten von /api/agent/workshops.
Nutzer:in zum Agenten
Welche Workshops sind buchbar, und was kosten sie?
GET /api/agent/workshopsAntwort, strukturiert und maschinenlesbar
Das Konzept
- price
- 199 EUR
- format
- online
- tier
- 1
Hands-on
- price
- 599 EUR
- format
- online
- tier
- 2
Team Enablement
- price
- 4900 EUR
- format
- hybrid
- tier
- 3
Aktionen, die der Agent vorbereiten kann
Live von /api/agent/workshops, dem REST-Spiegel unseres MCP-Endpoints.
Für Websites
- Service verstehen
- Passende Seite finden
- Anfrage vorbereiten
- Briefing generieren
- FAQ beantworten
- Trust-Signale auslesen
Für eCommerce
- Produkte finden
- Varianten vergleichen
- Lieferbarkeit prüfen
- Kaufentscheidung vorbereiten
- Warenkorb vorbereiten
- Checkout an Menschen übergeben
Vom Audit bis zum laufenden Layer
Klar abgegrenzte Schritte, senior-geführt, in euren Stack integriert.
Agent Readiness Audit
Score über sechs Dimensionen, Quick Wins, ehrliche Einschätzung.
Agent-facing Content-Modell
Datenmodell, Trust-Modell und Action-Map für euer Produkt.
llms.txt & agent.json
Manifest und Instruktionen, die Agenten den Einstieg geben.
Strukturierte Daten
Schema-Cleanup und maschinenlesbare Inhalte im DOM.
API / MCP Layer
Strukturierte, verifizierbare Endpunkte, integriert in CMS, Shop, PIM oder ERP.
Monitoring & Iteration
Re-Scans, Agent-Simulationen und Aktualität als laufender Betrieb.
Wir betreiben den Layer auf uns selbst
Diese Seite hat einen öffentlichen Agent-Endpoint: Agenten können unsere Leistungen und Workshops strukturiert abfragen und eine Buchung vorbereiten, den Abschluss macht der Mensch. Intern liefern wir AI-native Produktentwicklung, Design Systems und einen Workflow mit vielen KI-Agenten, mit Referenzkontexten aus eCommerce und Enterprise.
Extern bestätigt
Auch Google dokumentiert es inzwischen selbst: AI-Agenten lesen Websites über DOM, Accessibility-Tree und Screenshots und brauchen agentenfreundliche Strukturen. Genau das messen und bauen wir.
Googles AI-Optimization-Guide