Outreach Agent

Outreach Agent ist ein vollautonomer KI-SDR (Sales Development Representative) für B2B-Unternehmen im DACH-Raum. Im Unterschied zu klassischen Outreach-Tools (Apollo, Outreach, Lemlist, smartlead) führt unser Agent keine Drip-Sequenzen sondern echten Dialog — klassifiziert Lead-Antworten, komponiert passende Responses, übergibt bei Qualifizierung an den Menschen.

Das Produkt in einem Satz

Ein Plugin ist dein Unternehmen. Der Agent findet B2B-Kunden für dich, führt den Dialog bis zum Termin — und weiß ehrlich, wann er nicht weiter kann.

Zielkunde

• B2B-Unternehmen in DACH (Deutschland, Österreich, Schweiz)
• 5-100 Mitarbeiter (größer: haben schon Apollo/Outreach; kleiner: kein Budget)
• Auftragsvolumen ab €2.000 (SaaS-Fee muss sich amortisieren)
• Branchen: B2B-Dienstleister, Agenturen, Beratung, IT, SaaS, Spezialhandwerk (Yachtbau, Sondermaschinenbau), Industrie-Zulieferer
• Aktuell: kein professionalisiertes Outbound-Team, Sales ist ad-hoc

Was wir NICHT sind

• Kein reines Email-Template-Tool (das sind Lemlist, smartlead)
• Kein CRM (wir exportieren nach HubSpot/Salesforce, ersetzen sie nicht)
• Kein Voice-Agent (noch nicht — Q3 2026 geplant)
• Kein LinkedIn-Outbound (noch nicht — Q2 2026 geplant)
• Nicht für B2C / reine Endkunden-Kampagnen

Das Unternehmen dahinter

Startup-Phase in 2026, basierend in Hamburg. Der Agent wurde gebaut weil wir selbst ein B2B-Vertriebs-Problem lösen wollten und kein existierendes Tool die Anforderungen erfüllt hat. Wir sind heute selbst aktiver Nutzer (Dogfooding): der Agent findet für uns Pilot-Kunden.

Outreach Agent ist ein TypeScript/Node.js-Monolith mit Plugin-System. Eine Core-Engine, beliebig viele Plugins. Plugins werden über die Admin-UI oder API erstellt und live aktiviert — kein Neustart.

Tech-Stack

Die 16 Engines

Jede Engine hat eine klare Verantwortung, kann einzeln getestet werden:

Data-Flow pro Lead

Plugin-Config laden
    ↓
Scraper findet Unternehmen via Google Maps
    ↓
Website-Fetch (mit Redirect-Chain-Handling, Base64-Email-Decoder)
    ↓
AI-Enrichment (Claude): fit_score + rich_profile
    ↓
Lead-Insert in agent_leads
    ↓
Personalizer komponiert Initial-Mail
    ↓
Email via Resend gesendet
    ↓
[Lead antwortet]
    ↓
Inbound-Webhook empfaengt
    ↓
ConversationEngine.matchIncoming() → Thread zuordnen
    ↓
IntentClassifier: 1 von 11 Intents
    ↓
ConversationScheduler tick:
    ├── Qualification-Check → Handoff?
    ├── Compose Response mit Knowledge-Base
    ├── Confidence-Gate: Auto-Send oder Draft?
    └── Memory: speichere Lern-Eintrag
    ↓
Mail sent / Draft in Dashboard / Alert für Human

AI-Model-Tiers

Kosten-Optimierung durch intelligentes Routing. Simple Tasks laufen auf Haiku (10x billiger), Reasoning auf Sonnet, schwere Analyse auf Opus.

Überschreibbar per Plugin via AI_FAST_MODEL, AI_STANDARD_MODEL, AI_PREMIUM_MODEL.

Ein Plugin ist der konfigurierbare Container für ein Unternehmen = eine Absender-Identitaet. Je Kunde gibt es beliebig viele Plugins (je nach Plan). Jedes Plugin hat vollständige Isolation: eigene Prompts, eigene Leads, eigene Knowledge-Base.

Plugin-Felder im Detail

Plugin-Isolation

Alle Datastore-Queries filtern nach plugin_name. Plugin A kann Plugin B's Leads physisch nicht sehen — über Role-Guard-Middleware enforced. Jedes Plugin hat unique Absender-Identitaet; keine "shared sender" Architektur.

Der Kern-Unterschied zu klassischen Outreach-Tools: unser Agent führt echten Dialog statt Drip-Sequenzen. Kommt eine Antwort, wird sie klassifiziert und kontextabhaengig beantwortet.

Die 11 Intents

Conversation-Lifecycle

Thread-Matching

Eingehende Mails werden per RFC 5322 Threading zugeordnet:

1. In-Reply-To-Header exact auf email_message_id gematched
2. Falls nicht: References-Chain durchgehen
3. Falls immer noch nicht: Lead's Email-Adresse + juengste aktive Conversation
4. Sonst: als Orphan geloggt in Audit-Log

Confidence-Scoring

Jede vom Composer produzierte Response bekommt einen 0-100 Self-Score. AI ist explizit angewiesen, konservativ zu scoren.

• 90+: Intent klar, Context reich, perfekte Antwort — auto-send
• 70-89: Solide aber nicht perfekt — je nach Plugin-Threshold
• 50-69: Unsicher — immer Draft zu Human
• <50: Starke Zweifel — Draft + Flag needs_human_input

Die Knowledge-Base ist die autoritative Quelle für alle faktischen Aussagen der AI über dein Produkt. Was hier nicht steht, erfindet die AI nicht — sie flaggt die Frage stattdessen alsneeds_human_input und fragt dich.

Struktur

knowledge:
  product_overview: "Elevator-Pitch"
  core_features:
    - name: "Feature A"
      description: "Was es tut"
  limitations:
    - "Was wir NICHT können"
  pricing:
    currency: "EUR"
    tiers:
      - name: "Starter"
        price: "€299/Monat"
        includes: ["200 Leads", "1 Plugin"]
        checkout_url: "https://buy.stripe.com/..."
    notes: "30 Tage Geld-zurück-Garantie"
  integrations:
    current: ["Resend", "Supabase"]
    planned: ["HubSpot Q3 2026"]
    custom_possible: "API-basiert ab Business-Plan"
  faq:
    - q: "Wie lange dauert Setup?"
      a: "15 Min"
  objections:
    - objection: "Wir nutzen Apollo"
      response: "DACH-first-Fokus, Foerder-DB, ..."
  case_studies: []
  guarantees:
    - "30 Tage Geld-zurück"

Wie die AI das nutzt

Der Response-Composer baut bei jeder Antwort einen Prompt-Block aus der Knowledge-Base. Explizite Anweisung: "Was nicht im Block steht, erfindest du NICHT — flag als needs_human_input."

Bei einer Frage "Integriert ihr euch mit Pipedrive?" prüft die AI dieintegrations-Liste. Ist Pipedrive nicht drin, antwortet sie ehrlich: "Pipedrive ist aktuell nicht geplant. HubSpot + Salesforce kommen Q3 2026. Aktuell API-basierter Export möglich."

Das macht den Agent ehrlich. Er luegt nicht um Deals zu gewinnen, er sagt klar was er kann und was nicht.

Best Practices

• Halt die limitations-Liste ehrlich — bessere Conversions als verschwiegene Schwaechen
• objections mit 4-6 Standard-Einwaenden befüllen
• faq waechst organisch: jede needs_human_input-Antwort von dir sollte als neuer FAQ-Eintrag landen
• case_studies startet leer — füll sie nach ersten echten Kunden
• pricing.tiers[].checkout_url einmal setzen dann kann Agent auto-closen

Das Herz-Feature für Enterprise-Trust. Der Agent ist by-design konservativ — er sendet nur autonom wenn er sicher ist UND Plugin-Policies erlauben es.

Learning-Mode

Beim Plugin-Setup: safety.learning_mode = true. Das erzwingt: jede AI-Antwort wird als Draft erstellt, niemals autonom gesendet, unabhaengig von Confidence. Du reviewst alles.

Nach ~30 erfolgreichen Drafts (die du approved hast, ggf. leicht editiert): Learning-Mode ausstellen, der Agent darf bei hoher Confidence selber senden. Wichtig: niemals vor Learning-Mode-Abschluss auf auto.

9-Stufen-Auto-Send-Gate

Jede Composer-Antwort muss durch diese Cascade:

1. Empty Body → SKIP (nicht mal Draft)
2. Forbidden-Phrase gefunden → DRAFT
3. AI hat topic_escalation_needed geflagged → DRAFT
4. learning_mode aktiv → DRAFT (immer, override confidence)
5. Intent in always_draft_intents → DRAFT
6. Thread hat >= max_auto_responses_per_thread Auto-Sends → DRAFT
7. Intent in always_auto_intents → AUTO-SEND (bypass)
8. Confidence >= auto_send_threshold → AUTO-SEND
9. Default → DRAFT

Forbidden-Phrases (Standard + Plugin-Custom)

Default-Blocklist:

• "100% garantiert" / "zu 100%"
• "risikofrei"
• "problemlos"
• "auf jeden Fall"
• "garantiere Ihnen"
• "ohne Risiko"

Erweiterbar per plugin.safety.forbidden_phrases.

Handoff-Trigger (4-Tier)

Wann übergibt der Agent statt selbst zu antworten:

1. Explizite Intents: meeting_request, referral, ready_to_buy
2. Keyword-Match: "Enterprise", "Custom", "White-Label", ...
3. deal_mode=custom_offer + jedes Interest-Signal
4. Interest-Score >= Threshold + Message-Count >= 4 (Thread hat sich entwickelt)

Human-in-the-Loop Alerts

Zwei Arten, beide landen im Dashboard-Inbox des Stellwerk-Workspace:

• knowledge_gap: AI weiss Antwort nicht. Du tippst sie, Agent sendet + speichert als neuen FAQ-Eintrag.
• qualification_ready: Lead ist qualifiziert, du übernimmst Close.

Statt starrer Templates (wie Apollo/Lemlist) komponiert der Agent jede Initial-Mail aus austauschbaren Bausteinen — Opener, Enrichment-Hook, Value-Proposition, CTA, optional P.S. Jeder Baustein ist ein Intent(Anleitung für die AI), nicht ein fertiger Text. Die AI schreibt pro Lead individuell innerhalb dieser Vorgabe.

Das 70/20/10-Prinzip

Jede Mail wird nach einer Mischung aus bekannter Performance und kontrolliertem Chaos komponiert — inspiriert von Random-Walk-Forward aus dem algorithmischen Trading:

Ohne die 10%-Wildcards würde das System in lokalen Optima kleben — was vor 6 Monaten funktionierte, wirkt heute schal. Markets shiften, Spam-Filter ändern sich, Konkurrenten kopieren erfolgreiche Winkel. Die Wildcards sind der Anti-Overfit-Schutz.

Lernfähigkeit pro Baustein

Jede gewählte Kombination wird in agent_messages.custom_fields.slot_combinationgespeichert. Nach Reply/Win/Opt-Out wird jeder einzelne Slot-Bausteingelernt — nicht nur die Mail als Ganzes. Das gibt dem System granulare Signale: "Opener-Variante v3 funktioniert bei Solar-Gewerbe in BW 32% besser als v1".

Der Agent lernt nicht nur aus positiven Replies, sondern aus sieben kritischen Events entlang der Lead-Journey. Jedes wird semantisch embedded (OpenAI text-embedding-3-small, 1536-dim) und bei zukünftigen AI-Calls als Context injiziert.

Datenschutz beim Lernen

Vor jedem OpenAI-API-Call werden personenbezogene Daten anonymisiert — Emails, Telefon-Nummern, URLs, Anrede-Vornamen werden durch Platzhalter ersetzt. Das semantische Signal (Branche, Winkel, Outcome) bleibt erhalten, aber die konkrete Person taucht niemals in US-Servern auf. Dritt-Land-Transfer DSGVO-konform via SCCs + zusätzlich technisch minimiert.

B2B-Deals werden fast immer per Teams, Google Meet oder Zoom abgeschlossen. Wenn der Agent einen Lead qualifiziert hat und an den Menschen übergibt, bekommt der Lead einen Kalender-Link der automatisch den passenden Online-Meeting-Raum erzeugt.

Drei Konfigurations-Modi

calendar (Default)

Cal.com-Link mit Microsoft-Teams-Connector. Lead bucht Slot → Teams-Meeting wird automatisch erstellt, beide Seiten bekommen Kalender-Invite. Kein zusätzliches Setup pro Call.

teams_direct

Persistenter Teams-Meeting-Link aus Outlook. Lead klickt, kommt direkt rein. Einfachste Variante, aber alle Calls im gleichen Raum.

hybrid

Beide Optionen werden in der Handoff-Mail angeboten. Lead entscheidet selbst.

Schritt 1 — Erstgespräch (30 Min)

Wir klaeren Branche, Zielregion, ICP (Ideal Customer Profile), aktuelle Vertriebskanaele, realistische Volumen-Erwartung.

Schritt 2 — Plugin-Config (wir, ca. 2 Tage)

Wir bauen dein Plugin:

• Prompts auf deine Branche zugeschnitten
• Scraper-Queries + Regionen (DACH-weit oder spezifisch)
• Sequenzen + Timing
• Knowledge-Base mit euren Preisen, Features, FAQs, Einwaenden
• Safety-Rails (default: Learning-Mode aktiv)
• Handoff-Regeln (Interest-Threshold, trigger_keywords)

Schritt 3 — Email-Domain einrichten (du, ca. 1h)

• DNS-Records setzen: SPF, DKIM, DMARC
• Domain in Resend verifizieren lassen (wir helfen)
• Absender-Email konfigurieren (z.B. hi@deine-firma.de)

Schritt 4 — Warm-Up (2 Wochen, automatisch)

Ab Tag 1 sendet der Agent max. 50 Mails pro Tag um Deliverability aufzubauen. Steigert sich schrittweise bis auf dein Plan-Limit. Das ist kritisch — wer den Warm-Up überspringt, landet sofort im Spam.

Schritt 5 — Go-Live + Review

• Dashboard-Zugang bekommst du
• Erste 30 Replies: du reviewst jede Draft im Inbox
• Knowledge-Base waechst organisch durch needs_human_input-Antworten
• Nach 30 Tagen: erster Review-Call mit uns, ggf. Learning-Mode deaktivieren

Timeline-Zusammenfassung

Beste AI-Mails nützen nichts wenn sie im Spam landen. Wir nehmen Deliverability ernst.

Technische Voraussetzungen

• SPF: Resend-Include-Record
• DKIM: 3 CNAME-Records (vorgegeben durch Resend)
• DMARC: p=none initial, später quarantine
• Dedicated Domain: idealerweise Subdomain wie outreach.deine-firma.de
• Sender-Konsistenz: gleiche Absender-Email über Zeit

Warm-Up-Strategie

Per Plugin konfiguriert via RateLimiter:

Qualitaets-Maßnahmen

• Personalisierung pro Mail: keine Templates, jede Mail individuell
• Sende-Fenster: nur Werktags 9-17 Uhr (einstellbar)
• Pause zwischen Mails: kein Burst-Send, spread über Tag
• Bounce-Handling: Hard-Bounces → automatischer Blocklist-Eintrag
• Opt-Out sofort: jede Opt-Out-Mail wird binnen Sekunden in Blocklist gespeichert
• Reply-Tracking: hohe Reply-Rate = gute Sender-Reputation

Typische Deliverability-Quote

• Inbox-Rate: >95% bei korrekt konfigurierter Domain
• Bounce-Rate: <2% (Regex-first Email-Extraction + Verifier)
• Spam-Rate: <1%

Wir sind transparent darin wie die Mails rausgehen. Zwei Optionen, je nach Setup-Bereitschaft und Vertrauensgrad zwischen Kunde und Empfaenger.

Modus A — Inhouse-Absender (empfohlen)

Die Mails gehen von einer Adresse auf deiner eigenen Domainraus — z.B. max@deine-firma.de. Für den Empfaenger nicht von einer Inhouse-Vertriebs-Mail zu unterscheiden.

• Absender-Reputation wird auf deiner Domain aufgebaut
• Beste Open-Rate (kein „externe Firma"-Signal im Header)
• Replies landen auf deiner Domain — können entweder per Agent-Webhook verarbeitet werden oder parallel in deine Inbox gespiegelt
• Rechtlich sauber: eindeutige Absender-Verantwortung nach UWG §5

Setup-Aufwand: einmalig ~30 Min. DNS-Einträge beim Domain-Provider setzen (SPF, DKIM, DMARC). Wir stellen einen Copy-Paste-Guide als Download bereit — siehe unten. Die genauen Werte liefert das Resend-Dashboard beim Hinzufügen der Domain.

DNS-Setup-Anleitung öffnen (Druck-/PDF-freundlich) →

Modus B — Agentur-Absender (schneller Start)

Die Mails gehen von unserer zentralen Domain raus (outreach.stellwerkagents.com). Absender-Name wird persönlich („Max Mustermann · im Auftrag von Firma X"), Reply-To zeigt auf deine Email.

• Null Setup-Aufwand — sofort startbar
• Empfaenger erkennt: externes Tool / Dienstleister
• Etwas geringere Open-Rate (Cold-Mail-Signal im Header)
• Rechtlich: Absender-Verantwortung liegt beim Dienstleister, nicht beim Kunden

Gut für die ersten 2–4 Wochen um Qualitaet zu prüfen, bevor DNS- Setup passiert. Danach meist Migration auf Modus A empfohlen.

Migration A → B jederzeit möglich

Plugin-Config-Feld sender_email wird einfach umgestellt, sobald die neue Domain bei Resend verifiziert ist. Bestehende Conversations laufen auf alter Adresse weiter, neue Leads auf neuer — kein Bruch in laufenden Threads.

Was in jedem Fall von dir benoetigt wird

• Impressum + Datenschutz auf deiner Webseite (Pflicht)
• Ein Kontakt-Postfach für Rueckfragen (manuelle Mailbox ODER Weiterleitung)
• Signierte AVV wenn wir in deinem Namen an Dritte kommunizieren

DSGVO-Compliance ist nicht Nachtrag — wir haben die Architektur um Compliance herum gebaut.

Rechtsgrundlage für B2B-Outreach

B2B-Cold-Mail ist in Deutschland unter DSGVO Art. 6 (1) lit. f(berechtigtes Interesse) plus § 7 Abs. 2 UWG zulaessig, wenn:

• Empfaenger geschäftliche Entscheidungstraeger sind
• Produkt/Leistung mutmasslich zu seinem Business passt
• Sachlich, nicht-reisserisch, kein Spam-Sprache
• Jederzeit Widerspruchsrecht per One-Click-Opt-Out
• Impressum + Pflichtangaben in jeder Mail

Unser Agent enforced all das by-default. Keine Opt-In-Abfrage noetig bei B2B-Empfaengern mit klar geschäftlicher Funktion.

Konkret umgesetzte Maßnahmen

Data-Residency

Alle Kern-Daten in der EU:

• Supabase: Region eu-central-1 (Frankfurt)
• Resend: EU-Region aktiv
• Anthropic (Claude): US-basiert, aber unter DPA mit EU-Standard-Contractual-Clauses
• Google Maps: EU-API-Server wo verfuegbar

AVV / DPA (Auftragsdatenverarbeitung)

Wir stellen bei Vertragsabschluss einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO bereit. Enthält:

• Art + Zweck der Verarbeitung
• Dauer
• Betroffene Datenkategorien
• Technische + organisatorische Maßnahmen (TOM)
• Sub-Processor-Liste (siehe nächste Section)
• Weisungsbefugnis des Auftraggebers
• Rueckgabe/Loeschung nach Vertragsende

Betroffenenrechte (Art. 15-21)

Jeder Lead kann jederzeit geltend machen:

• Auskunft (Art. 15)
• Berichtigung (Art. 16)
• Loeschung (Art. 17)
• Einschraenkung (Art. 18)
• Datenübertragbarkeit (Art. 20)
• Widerspruch (Art. 21)

Kontakt: /kontakt

Vollständige Liste der Drittanbieter die Kunden-Daten verarbeiten. Änderungen werden 30 Tage vorher angekuendigt.

Bei welchem Sub-Processor was landet

• Kunden-Geschäftsdaten: nur Supabase
• AI-Training bei Anthropic: NEIN — wir verwenden keine Training-Opt-in, Daten nicht in Modelle eingeflossen
• Email-Logs bei Resend: 30 Tage Retention, dann gelöscht
• Payment bei Stripe: nur Kreditkarten-Processing, keine Lead-Daten

Jeder AI-Call, jede Scraper-Anfrage, jede Email wird in agent_usage_log mit Token-Count und geschätzten Kosten geloggt. Du siehst pro Plugin pro Tag/Woche/Monat:

• Total-Kosten in EUR (USD-EUR-Konvertierung via Env-Kurs)
• Aufschlüsselung nach Anbieter (Anthropic, OpenAI, Google Maps, Resend)
• Aufschlüsselung nach Task (Personalize, Compose, Classify, Enrichment, ...)
• Verlauf als Tages-Balkendiagramm
• CSV-Export für eigenes Controlling

Budget-Guard

Hardcap via DAILY_AI_BUDGET_EUR_DEFAULT pro Plugin. Wenn das Tages-Budget überschritten wird, blockt der AI-Router weitere Calls — verhindert Amok-Loops wo ein Bug in einer Stunde das Budget leert.

Wichtig: keine Buchhaltungs-Grundlage

Die Zahlen in der UI sind geschätzte Kosten auf Basis getrackter Tokens. Die rechtlich relevante Rechnung kommt direkt von Anthropic/OpenAI/Google/ Resend/Stripe — in USD mit Reverse-Charge-Hinweis für DE-Steuer. Diese Rechnungen gehen monatlich direkt an deinen Buchhalter.

REST-API für Integration in bestehende Systeme. Bearer-Token-Auth über Supabase-JWT oder Plugin-API-Key.

Endpunkte (Auswahl)

Export + Integration

Drei Wege für Integration in bestehende Systeme:

• REST-API (alle Plaene): volle CRUD für Leads, Conversations, Messages, Alerts. Bearer-Token-Auth.
• Webhook-System (alle Plaene): 7 Event-Typen werden an deine Endpoint-URL gepusht — lead.created / lead.enriched / conversation.started / reply.received / handoff.triggered / deal.won / deal.lost. Perfect für Zapier/Make/n8n zu HubSpot, Pipedrive, Salesforce, Airtable.
• CSV-Export (alle Plaene): Leads + Conversations + Messages downloadbar.
• Native Integrationen (Business+Enterprise): HubSpot Sales Hub, Salesforce — auf Anfrage, ab dem Moment wo mindestens 3 Kunden danach fragen + bereit sind Enterprise-Preise zu zahlen.

Unsere ehrliche Meinung: 95% der CRM-Integrationswuensche lösen sich über Webhook + Zapier in 15 Minuten. Native Integrationen bauen wir nur wenn eure spezifische Nutzung das rechtfertigt.

Support-Level nach Plan

SLA (nur Business + Enterprise)

• Uptime: 99.5% (Business) / 99.9% (Enterprise)
• Incident-Response: siehe oben
• Credit bei Breach: 10% Monatsfee pro 1% Downtime unter SLA
• Maintenance-Windows: angekuendigt 48h vorher

Was zaehlt als Downtime

• Agent-HTTP-API >5 Min nicht erreichbar
• Email-Versand >15 Min gestoppt
• Dashboard >30 Min down

Nicht Downtime: geplante Maintenance, Ausfall Anthropic/Resend/Supabase (deren SLAs greifen separat).

Komplette Preisliste siehe /pricing. Kurz-Übersicht:

Garantien

• 30 Tage Geld-zurück — keine Fragen, keine Formulare
• Monatlich kuendbar — keine Mindestlaufzeit (ausser Jahres-Vorteilspreis)
• Jahres-Abo: 2 Monate geschenkt

Pilot-Programm (erste 10 Kunden, bis 30.06.2026)

• Setup kostenlos (Wert ~€2.000)
• 50% Rabatt auf die ersten 3 Monate
• Termin-Garantie: 0 qualifizierte Termine in 90 Tagen → 100% Rueckerstattung der ersten 3 Monate
• Direkter Slack-Channel zu den Gründern
• Mitgestaltung am Produkt-Roadmap
• Gegenleistung: Wir duerfen dich als Case Study referenzieren

Vendor-Lock-In ist ein enterprise-Hauptsorge. Hier unsere Antworten:

Was du jederzeit exportieren kannst

• Alle Leads als CSV (mit allen Custom-Fields)
• Alle Conversations als CSV oder JSON
• Alle Messages (inbound + outbound) mit Timestamps + Klassifikationen
• Plugin-Config als JSON (portable)
• Knowledge-Base als Markdown
• Memory/RAG-Inhalte als JSON

Was nach Kuendigung passiert

1. Tag 0 der Kuendigung: Kunde erhält Full-Export-Link
2. 30 Tage Grace-Period: Export weiter abrufbar, keine neue Leads/Mails
3. Nach 30 Tagen: Vollständige Loeschung aller Daten (inkl. Backups)
4. Bestätigung per Email mit Loesch-Protokoll

Open-Source-Anteile

Der Agent-Core ist nicht Open-Source (closed-source SaaS). Aber:

• Plugin-Config-Format ist dokumentiert + portable
• API ist REST + OpenAPI-Spec
• Kein proprietaeres Datenformat
• Datenbank-Schema ist dokumentiert (Supabase ist Postgres, lesbar)

Kalkulationstabellen zum Mitrechnen und Plugin-Template zum Starten. Alle CSVs sind UTF-8 + BOM, öffnen sich direkt in Excel, Numbers oder Google Sheets — Formelspalten sind dokumentiert, nachbauen < 5 Min.

Hinweis: Die CSV-Werte sind redaktionell kuratierte DACH-Marktdaten (Stand 04/2026). Ersetze die Eingabe-Zellen durch deine eigenen Kennzahlen — die Formeln sind in der Spalte rechts dokumentiert und in jedem Tabellen-Programm nachbaubar.