VERKAUFEN SIE DEN AGENT,
DER DEN ACCOUNT KENNT.
Sie verkaufen Ihren Kunden bereits KI. Verkaufen Sie ihnen die Version, die auf deren echten Accounts aufsetzt — nicht die Demo, die einen Wettbewerber halluziniert.
DEMOS SIND EINFACH. FUNDIERUNG IST ARBEIT.
Das erste KI-Projekt für einen Kunden sieht im Pitch meist hervorragend aus: ein leistungsfähiges Modell, ein sauberer Prompt, ein paar Beispieldatensätze. Dann trifft es auf die echten Daten des Kunden — ein CRM, das über Jahre für Menschen konfiguriert wurde, die sich durch Masken klicken, Felder, an deren Anlage sich niemand erinnert, Wissen verteilt auf Laufwerke und Wikis.
Jetzt antwortet der Agent überzeugt und falsch. Er erfindet ein Feld. Er nennt einen Wettbewerber als Kunden. Und auf dem Spiel steht nicht der Ruf des Modellanbieters — sondern der Ihrer Agentur.
Der dauerhafte Teil eines KI-Projekts ist nicht der Prompt. Es ist der strukturierte Kontext darunter: eine Ontologie, die das Geschäft des Kunden beschreibt, ein Graph, den ein Agent lesen kann, und eine Spur, die zeigt, was der Agent getan hat. Genau dafür ist CMP42 da.
EINE ONTOLOGIE PRO KUNDE.
Eine Ontologie pro Kunde
Jedes Kundengeschäft ist anders: hier Distributoren, dort Franchise-Standorte. Beschreiben Sie es in Models — TypeScript-artiges YAML, in Git versioniert, mit einem Befehl migriert.
Migrationen sind abwärtskompatibel. Eine Schema-Änderung für einen Kunden überrascht also nicht die Agents, die bereits produktiv laufen.
Das Modell, das Ihr Kunde freigegeben hat
CMP42 liefert keine proprietäre KI-Schicht. Ihr Kunde entscheidet, welchem Modell er vertraut; CMP42 liefert den Kontext. Alles, was MCP spricht, lässt sich anbinden — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Cline oder ein eigener Agent auf Basis des MCP SDK.
Für alles andere stellen REST und GraphQL dieselben Operationen bereit. Bring your own model →
Ergebnisse, die Sie zeigen können
Fassen Sie die Arbeit von Agents in Processes mit menschlichen Freigabeschritten. Jeder Lauf hält fest, was der Agent gelesen und geschrieben hat und was es an Tokens gekostet hat — pro Process, pro Lauf.
So wird aus „die KI läuft“ etwas, das Sie mit dem Kunden Zeile für Zeile durchgehen können.
MANAGED ODER SELBST GEHOSTET.
| Managed-Tarif EU | Selbst gehostet | |
|---|---|---|
| Betrieb | protagx, in der EU gehostet | Sie oder Ihr Kunde, auf eigenem Postgres und Object Store |
| Training mit Daten | CMP42 trainiert nicht mit Ihren Daten | Es verlässt überhaupt nichts die Umgebung |
| Tracking | Keine Drittanbieter-Analytics, kein Fingerprinting, kein Session Replay | In der Hand des Betreibers |
| Verfügbarkeit | Alpha ab Oktober 2026 | Image erscheint mit der Beta in Q1 2027; Design Partner erhalten Alpha-Zugang |
Kunden unterscheiden sich darin, wie viel Kontrolle sie über ihre Daten brauchen. CMP42 gibt es deshalb auf zwei Wegen: von uns in der EU betrieben oder auf der Infrastruktur des Kunden. Gleiches Binary, gleiche Models, identische MCP-Tool-Oberfläche — Ihre Arbeit an der Ontologie trägt also in beiden Fällen.
Wenn Sie CMP42 für mehrere Kunden betreiben möchten, sprechen Sie es im 15-minütigen Gespräch an — wir sagen Ihnen ehrlich, was die Alpha heute kann.
Mandantenfähiger Betrieb — eine Agentur betreibt mehrere isolierte CMP42-Workspaces, einen pro Kunde — ist Standardfunktion ab dem Team-Tarif, mit einer Agency-Owner-Rolle, die workspace-übergreifend zugreifen darf, während jeder Kunde nur seinen eigenen Workspace sieht. White-Label (CMP42 unter Agenturmarke mit eigener Domain für die Admin-UI der Kunden) ist nicht Teil der Alpha; frühester Termin ist die GA, interessierte Agenturen können den Wunsch im 15-Minuten-Gespräch anmelden, damit wir den Rollout an echten Fällen ausrichten. Ein förmliches Reseller-Programm mit festen Konditionen ist bewusst noch nicht definiert — für die Alpha ist das Design-Partner-Programm der Einstieg, Reseller-Konditionen nach der Alpha handeln wir individuell entlang der Form Ihres Kunden-Portfolios aus.
EIN KUNDE WÜNSCHT SICH EINEN VERTRIEBSASSISTENTEN.
Vom Mapping-Workshop zum geprüften Ergebnis
Eine fiktive Agentur und ein fiktiver Kunde. Die Schritte zeigen, wie die Konzepte zusammenspielen; sie beschreiben kein abgeschlossenes Projekt, und Oberflächen werden sich in der Alpha noch ändern.
- Die Agentur führt mit dem Kunden einen Model-Mapping-Workshop durch: Welche Objekte zählen neben Kontakt, Unternehmen und Deal — etwa Distributoren und Produktlinien —, und welche Felder nutzt der Vertrieb wirklich?
- Die Agentur deklariert sie als Models, prüft sie mit dem Kunden wie Code und migriert mit einem Befehl. MCP-Tools für die neuen Models entstehen automatisch.
- Das Vertriebsteam des Kunden bindet den Agent an, den es ohnehin nutzt; die Agentur baut zusätzlich einen kleinen eigenen Agent auf Basis des MCP SDK für den Slack-Kanal des Teams. Beide lesen denselben Graphen.
- Wichtige Schreibvorgänge — Notizen zu Schlüsselkunden — laufen über einen Process, in dem die Vertriebsleitung des Kunden freigibt.
- Im monatlichen Review geht die Agentur mit dem Kunden Laufhistorie und Token-Kosten pro Process durch: was die Agents getan haben, was freigegeben wurde, was es gekostet hat.
VON PROMPT-ARBEIT ZU KONTEXT-ARBEIT.
Eine Agentur, die die Kontextschicht verantwortet, verkauft etwas Beständigeres als einen Prompt: eine dokumentierte Ontologie, einen Graphen, den jeder künftige Agent lesen kann, und Processes, die ein Kunde prüfen kann. Wechselt der Kunde im nächsten Jahr das Modell, bleibt diese Arbeit bestehen.
Ein Hinweis im Sinne einer ehrlichen Alpha: Das Design-Partner-Programm setzt echte Nutzung mit echten Daten voraus, keinen Demo-Mandanten. Können Sie noch keinen Kunden-Workload einbringen, öffnet die Beta in Q1 2027 mit Warteliste.
Gestalten Sie die Tools, die Ihre Kunden nutzen werden
Design Partner schlagen ein MCP-Tool vor und benennen es, das an alle künftigen Kunden ausgeliefert wird — und erhalten einen monatlichen Co-Design-Call zu ihrer Roadmap.
→ Als Design Partner bewerben- Fundierte Antworten mit Verweisen auf die eigenen Objekte des Kunden.
- Eine Ontologie, die dem Kunden gehört — versioniert und prüfbar.
- Die Modellwahl bleibt beim Kunden — keine Bindung an einen KI-Anbieter über uns.
- Ein Audit-Trail pro Lauf, inklusive Token-Kosten.
- EU-Managed oder selbst gehostet, je nach Anforderungen des Kunden.