Hi {{FIrst name}},
ich habe am Wochenende einen Agent in einen Onlineshop geschickt. Nur mit der Domain, sonst nichts. Ich wollte wissen, wie weit ein Agent heute beim Einkaufen wirklich kommt.
Er hat den Shop gelesen, die Produkte verstanden und 13 Werkzeuge zum Einkaufen gefunden. Und dann ist er gescheitert, bevor er auch nur eine einzige Jacke gesucht hat.
Genau das schauen wir uns heute an. Weil hier gerade ein komplett neues Feld für alle entsteht, die mit Agents arbeiten. Und die meisten haben es noch gar nicht auf dem Schirm.
Agents lernen gerade einkaufen
Lass uns erstmal einordnen, was da passiert.
Bisher haben wir Agents vor allem für Arbeit gebaut. Recherche, Content, Code, Support. Jetzt kommt der nächste Schritt: Agents, die für Menschen einkaufen. Du sagst Claude oder ChatGPT „Such mir eine schwarze Arbeitsjacke in L, unter 300 Euro, bis Freitag da“, und der Agent vergleicht Shops und kommt mit einer Empfehlung zurück.
Das ist keine Zukunftsmusik mehr. Laut Adobe ist der KI-Traffic zu US-Händlern im ersten Quartal 2026 um 393 % gewachsen. Er konvertiert inzwischen sogar 42 % besser als der restliche Traffic. Das ist echt krass.
Jetzt kommt aber der Twist. OpenAI hat im März Instant Checkout in ChatGPT wieder eingestellt, also das Bezahlen direkt im Chat. Die Leute wollten beim Bezahlen dann doch selbst den Finger auf dem Knopf haben.
Was heißt das? Die Entscheidung wandert in den Chat, bezahlt wird (noch) beim Shop. Der Agent wird zum Einkaufsberater, der Mensch drückt am Ende auf „Kaufen“. Und genau dieses Zusammenspiel wird gerade gebaut.
Was Vercel und Shopify letzte Woche gezeigt haben
Am 16. Oktober hat Vercel Vercel Shop veröffentlicht. Ein Open-Source-Template für Shopify-Shops, gebaut für Menschen und für Agents gleichzeitig. Dieselbe Produkt-URL zeigt dem Menschen eine schöne Seite und dem Agent saubere Produktdaten.
Für das eigentliche Einkaufen nutzt der Shop UCP, das Universal Commerce Protocol. Ein offener Standard, den Shopify und Google mit Amazon, Microsoft, Stripe und Co. entwickelt haben. Und das Spannende für uns: Der Shop spricht dafür MCP. Also genau das Protokoll, mit dem du deine Agents sowieso schon an Tools anschließt.
Damit du einordnen kannst, wer da gerade was baut, hier die Landkarte in Kurzform:
Protokoll | Wofür |
|---|---|
MCP | Wie ein Agent Werkzeuge aufruft, auch die eines Shops |
UCP | Wie ein Agent sucht, einen Warenkorb baut und zur Kasse geht (Shopify, Google) |
AP2 | Wie ein Agent nachweisbar im Auftrag eines Menschen bezahlt (Google) |
A2A | Wie Agents untereinander sprechen |
ACP | Der Gegenentwurf von OpenAI und Stripe für Einkäufe aus dem Chat |
Wenn du diese fünf Kürzel sauber erklären kannst, bist du in den meisten Gesprächen über Agentic Commerce schon weiter als dein Gegenüber.
So sieht ein Shop aus Sicht deines Agents aus
Wenn ich meinen Test auf das Wesentliche runterbreche, muss ein Agent durch drei Türen. Ich nenne sie die drei Türen, weil er genau in dieser Reihenfolge durchgeht.
Die Lese-Tür: Kann der Agent eine Produktseite verstehen, ohne das Layout zu interpretieren? Bei Vercel Shop hängt er einfach .md an die URL und bekommt die Seite als Markdown. Bei einer Jacke stand da zum Beispiel ganz trocken „Available: No“. Ein Aufruf, und der Agent weiß, dass sie ausverkauft ist. Super simple, aber mega wirkungsvoll.
Die Finde-Tür: Weiß der Agent, was es gibt und wo er anfangen soll? Dafür liegt eine llms.txt auf der Domain. Die vom Vercel Store hat mich echt überrascht: Da steht ein Rezept in fünf Schritten drin, wie ein Agent für seinen Menschen einkaufen soll. Inklusive der Regel, den Kauf erst abzuschließen, wenn der Mensch zugestimmt hat. Der Shop erzieht deinen Agent also gleich mit.
Die Kauf-Tür: Kann der Agent handeln? Suchen, Warenkorb, Checkout-Link. Und genau hier ist mein Agent gescheitert. Jeder Aufruf braucht die URL eines öffentlichen Agent-Profils, also eine Art Ausweis. Ohne Ausweis gab es Fehler 422 statt Produkten.
Mein wichtigstes Learning passt in einen Satz: Lesen ist offen, kaufen braucht einen Ausweis. Und wer Agents baut, wird sich mit diesem Ausweis sehr bald beschäftigen müssen.
Warum das gerade deine Chance ist
Shopify-Shops bekommen die Kauf-Tür quasi geschenkt. Aber bei den 1.000 größten deutschen Onlineshops liegt laut EHI Shopware vorne, Shopify erst auf Platz drei. Und bei 40 % ist gar kein Standardsystem erkennbar, das sind Eigenbauten.
Das heißt: Der Großteil des deutschen E-Commerce wird Leute brauchen, die verstehen, wie Agents einkaufen, und die diese Türen bauen können. Weil UCP offen ist, kann das jeder nachbauen. Genau da sehe ich gerade eine riesige Lücke für alle, die sich mit Agents auskennen.
Probier es selbst: Sprich mit einem echten Shop
Du musst dafür nichts installieren. Kopier diesen Befehl in dein Terminal:
bash
curl -s -X POST https://vercel.store/api/ucp/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' \
| grep -o '"name":"[a-z_]*"'Zurück kommen die 13 Werkzeuge, die der Shop jedem Agent anbietet, von search_catalog bis complete_checkout. Das ist derselbe MCP-Aufruf, den Claude macht, wenn du einen Connector verbindest. Nur dass am anderen Ende diesmal ein Shop sitzt.
Ohne Terminal geht es auch: Öffne vercel.store/llms.txt im Browser und lies, was der Shop deinem Agent beibringt.
Happy Building
Sascha
Dein Kit, um als Agent-Commerce-Experte aufzutreten
Im morgigen Member Newsletter gehe ich tiefer:
Die komplette Anatomie eines Agent-Einkaufs, Aufruf für Aufruf, inklusive Agent-Profil und der drei Ausweis-Stufen von Shopify
Ein Audit-Skript, mit dem du jeden Shop in 10 Sekunden prüfst, plus die Übersetzung jedes Befunds in ein Kundengespräch
Den Claude-Code-Prompt, mit dem du Shops ohne Shopify agent-ready machst
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