ElevenAgents

Erfahren Sie, wie Sie mit ElevenLabs Agenten entwickeln, starten und skalieren.

Agenten erledigen Aufgaben durch natürliche Dialoge – von schnellen Anfragen bis zu komplexen, offenen Workflows. ElevenLabs bietet ausdrucksstarke, sprachstarke Modelle, Entwicklertools zum Erstellen multimodaler Agenten sowie Tools zur Überwachung und Bewertung der Agenten-Performance im großen Maßstab.

Konfigurieren

Konfigurieren Sie multimodale Agenten mit unserem Entwickler-Toolkit, Dashboard oder visuellen Workflow-Builder

Bereitstellen

Integrieren Sie multimodale Agenten in Telefoniesysteme, Web und Mobile Apps

Überwachen

Bewerten Sie die Agenten-Performance mit integrierten Tests, Bewertungen und Analytics

Plattformfunktionen

Von der Konzeption über die Bereitstellung bis zur Optimierung bietet ElevenLabs alles, was Sie zum Erstellen von Agenten im großen Maßstab benötigen.

Entwickeln und konfigurieren

Ziel	Anleitung	Beschreibung
Gesprächs-Workflows erstellen	Workflows	Erstellen Sie mehrstufige Workflows mit dem visuellen Workflow-Builder
System-Prompts schreiben	System-Prompt	Lernen Sie Best Practices für wirksame Agent-Prompts kennen
Sprachmodell auswählen	Modelle	Wählen Sie aus unterstützten LLMs oder nutzen Sie Ihr eigenes Modell
Gesprächsverlauf steuern	Gesprächsverlauf	Konfigurieren Sie Sprecherwechsel, Unterbrechungen und Timeouts
Stimme und Sprache konfigurieren	Stimme und Sprache	Wählen Sie aus über 5.000 Stimmen in 31 Sprachen mit Anpassungsoptionen
Wissen zum Agent hinzufügen	Wissensdatenbank	Laden Sie Dokumente hoch und aktivieren Sie RAG für fundierte Antworten
Tools verbinden	Tools	Ermöglichen Sie Agenten, Clients und APIs für Aktionen aufzurufen
Jede Unterhaltung personalisieren	Personalisierung	Nutzen Sie dynamische Variablen und Überschreibungen pro Unterhaltung
Agentenzugriff absichern	Authentifizierung	Implementieren Sie eigene Authentifizierung für geschützten Agentenzugriff

Verbinden und bereitstellen

Ziel	Anleitung	Beschreibung
Mit React-Komponenten entwickeln	ElevenLabs UI	Vorgefertigte Komponentenbibliothek für Audio- und Agent-Apps (auf shadcn-Basis)
Widget in Website einbetten	Widget	Fügen Sie jeder Website ein anpassbares Web-Widget hinzu
React-Web-Apps entwickeln	React SDK	Sprachfähige React-Hooks und -Komponenten
iOS-Apps entwickeln	Swift SDK	Natives iOS-SDK für Sprachagenten
Android-Apps entwickeln	Kotlin SDK	Natives Android-SDK für Sprachagenten
React-Native-Apps entwickeln	React Native SDK	Plattformübergreifend für iOS und Android mit React Native
Über SIP-Trunk verbinden	SIP-Trunk	Integration in bestehende Telekommunikationsinfrastruktur
Stapelweise ausgehende Anrufe tätigen	Stapelanrufe	Lösen Sie programmgesteuert mehrere Anrufe aus
Twilio-Integration nutzen	Twilio	Native Twilio-Integration für Telefonanrufe
Eigene Integrationen entwickeln	WebSocket API	Low-Level-WebSocket-Protokoll für eigene Implementierungen
Echtzeitereignisse empfangen	Ereignisse	Abonnieren Sie Gesprächsereignisse und Aktualisierungen

Überwachen und optimieren

Ziel	Anleitung	Beschreibung
Benutzer nach externer ID auflisten	Benutzer	Sehen Sie Endbenutzer und öffnen Sie ihre Gespräche
Transkripte durchsuchen	Gespräche durchsuchen	Schlüsselwort- und semantische Suche im Gesprächsverlauf
A/B-Tests durchführen	Experimente	Testen Sie Änderungen an der Agentenkonfiguration mit Live-Traffic
Agentenverhalten testen	Tests	Erstellen und führen Sie automatisierte Tests für Ihre Agenten aus
Gesprächsqualität analysieren	Gesprächsanalyse	Gewinnen Sie Erkenntnisse und bewerten Sie Gesprächsergebnisse
Metriken und Analysen verfolgen	Analysen	Überwachen Sie Leistungsmetriken und Gesprächsverlauf
Datenaufbewahrung konfigurieren	Datenschutz	Legen Sie Aufbewahrungsrichtlinien für Gespräche und Audio fest
LLM-Kosten senken	Kostenoptimierung	Überwachen und optimieren Sie Ausgaben für Sprachmodelle
Agenten als Code verwalten	CLI	Versionskontrolle und Bereitstellung von Agenten über Ihr Terminal
Agenten über Claude verwalten	Gehostetes MCP	Erstellen und aktualisieren Sie Agenten über jeden MCP-Client

Architektur

ElevenAgents koordiniert vier Kernkomponenten:

Ein feinabgestimmtes Speech-to-Text-Modell (ASR) für Spracherkennung
Ein Sprachmodell Ihrer Wahl oder ein benutzerdefiniertes LLM
Ein Text-to-Speech-Modell (TTS) mit niedriger Latenz für über 5.000 Stimmen und mehr als 70 Sprachen
Ein proprietäres Modell für Sprecherwechsel, das das Timing von Gesprächen steuert

Schnellstart

Erstellen Sie Ihren ersten Agenten in 5 Minuten