KI-AgentenTestplatz

Agentische Testbench für die empirische Forschung zur Interaktion von Menschen mit KI-Agenten (Claude · GPT · Gemini · Open-Source-Modelle · Kontrollbedingung ohne KI)

Wissenschaftliche Leitung: Dr. Pantaleon Fassbender · Dr. Uwe Klein

Die Plattform ist eine Minimal Viable Research Platform für experimentelle Studien zur Mensch-KI-Kollaboration bei unternehmerischen Entscheidungs- und Führungsaufgaben: Teilnehmende bearbeiten über mehrere Geschäftsrunden Aufgabenmodule der fiktiven NordTec GmbH — wahlweise gemeinsam mit einem KI-Agenten oder eigenständig in einer Postkorb-Kontrollbedingung. Erfasst werden Interaktionsprotokolle, Reliance-Index, Vertrauens- und Beanspruchungsmaße (NASA-TLX-Kurzform) sowie Entscheidungsqualität per Bewertungsraster. Konzeption: KONZEPT.md.

Aufbau

Pfad	Inhalt
index.html	Startseite mit den sechs Aufgabenmodulen im Volltext, Sitzungsanlage (Bedingung, Autonomiegrad, Rundenzahl)
study.html + js/study.js	Sitzungs-Runner: Einverständnis → Baseline → Runden → Abschluss
admin.html + js/admin.js	Forschungsansicht: Forschungsfragen, Bewertungsleitfaden, kriterienbasiertes Expertenrating, Export (JSON/Excel), Löschen
legal.html	Impressum und Datenschutzerklärung
js/tasks-data.js	Task Engine: Aufgabenmodule E.1–E.6, Agentenrollen, Autonomie-Instruktionen, Bewertungsleitfaden (RATING_CRITERIA)
js/xlsx-export.js	Abhängigkeitsfreier XLSX-Generator für den Datenexport (Blätter „Runden" und „Teilnehmende")
js/engine.js	Rundenmaschine, Kennzahlen-Fortschreibung, Reliance-Index
js/api-client.js	Client der Agenten-Abstraktionsschicht
js/surveys.js	Erhebungsinstrumente als modulare Konfiguration (BIP-angelehnte eigene Kurzskalen, NASA-TLX, Abschlussskala); anpassbar über den Fragebogen-Editor der Forschungsansicht, Versionskennung je Sitzung
netlify/functions/agent.mts	Serverfunktion /api/agent: einheitliche Schnittstelle zu Anthropic, OpenAI, Google und einem Open-Source-Endpunkt

Kein Build-Schritt, keine Abhängigkeiten, keine Fremdressourcen. Alle Studiendaten liegen ausschließlich lokal im Browser des Erhebungsgeräts (localStorage) und werden als JSON (vollständig) oder als Excel-Arbeitsmappe (.xlsx) exportiert — Blätter „Runden" (eine Zeile je Runde), „Teilnehmende" (eine Zeile je Person) und „Texte" (eine Zeile je Texteinheit: Chat-Beiträge von Person und Agent, finale Entscheidungen, offene Abschlussantworten; Spalte text für psycholinguistische Auswertungen, z. B. LIWC-22, inkl. Language Style Matching über die Personen-/Agenten-Zeilen).

Untersuchungsbedingungen

• KI-Agent (between-subject): Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google) oder ein frei konfigurierbares Open-Source-Modell über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt (z. B. Ollama, vLLM, Groq, Together).
• Autonomiegrad (within-subject randomisierbar): niedrig (Agent macht nur Vorschläge) vs. hoch (Agent erstellt eigenständig Entwürfe, Mensch kontrolliert).
• Kontrollbedingung ohne KI: Postkorb-Bearbeitung — dieselben Aufgabenmodule und Erhebungen, aber ohne Agent; es findet keine Übermittlung an Modellanbieter statt. Vertrauensitems entfallen, die offenen Abschlussfragen sind angepasst.

Deployment (Netlify)

1. Repository mit Netlify verbinden (Publish directory ., kein Build-Befehl).
2. API-Schlüssel: Entweder das Netlify AI Gateway aktivieren (injiziert Schlüssel/Basis-URLs für Anthropic, OpenAI und Gemini automatisch) oder Umgebungsvariablen setzen: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY.
3. Optional Modelle überschreiben: ANTHROPIC_MODEL (Standard claude-sonnet-5), OPENAI_MODEL (Standard gpt-5), GEMINI_MODEL (Standard gemini-2.5-flash).
4. Für die Open-Source-Option: OSS_BASE_URL (OpenAI-kompatibler Endpunkt, ohne /v1), OSS_MODEL (Modellname beim Endpunkt), optional OSS_API_KEY. Ohne diese Variablen meldet die Option einen verständlichen Konfigurationsfehler.

Die tatsächlich verwendete Modellversion wird bei jeder Antwort mitprotokolliert.

Lokal testen: netlify dev (Functions inklusive). Ohne Functions lässt sich die Oberfläche mit jedem statischen Server prüfen; Agentenaufrufe erfordern die Function.

Hinweise

• Sämtliche Szenariodaten (NordTec GmbH, Personen, Angebote) sind fiktiv.
• Die Baseline-Kurzskalen sind eigene Formulierungen in Anlehnung an die vier BIP-Bereiche (Hossiep & Paschen, 2019); Originalmaterial des lizenzierten Verfahrens ist nicht enthalten.
• Der Reliance-Index (Wort-Bigramm-Überlappung) ist eine Heuristik zur Erstsichtung; Referenzverfahren bleibt die manuelle Codierung der Protokolle.
• Der Endpunkt /api/agent ist öffentlich erreichbar und nur durch Größen- und Zeitlimits geschützt; für Felderhebungen außerhalb kontrollierter Termine empfiehlt sich ein zusätzlicher Zugriffsschutz (z. B. Passwortschutz des Deploys).

Lizenz

Code: MIT. Texte/Aufgabenmaterial: CC BY 4.0. Details in LICENSE.