> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt. # Workflows ## Übersicht Agent-Workflows bieten eine leistungsstarke visuelle Oberfläche, um komplexe Gesprächsabläufe in ElevenAgents zu entwerfen. Statt auf lineare Gesprächsverläufe angewiesen zu sein, ermöglichen Workflows Ihnen, komplexe verzweigte Gesprächsgraphen zu erstellen, die sich dynamisch an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen. ![Workflow-Übersicht](/docs/_fern-img/0b5b2cf9754c67ef469c08af5d13786f70ca8e0018d10e92595861abb4ed32cb.webp) ## Workflows erstellen Das Dashboard ist aufgrund des visuellen Graph-Editors die empfohlene Methode zum Entwerfen von Workflows. Workflows werden im übergeordneten Feld `workflow` des Agenten gespeichert. Sie können das JSON daher auch über die CLI abrufen, bearbeiten und übertragen oder über das SDK aktualisieren — nützlich für Versionskontrolle und CI/CD. #### Über das Dashboard erstellen Öffnen Sie Ihren Agenten im Dashboard, wechseln Sie zum Tab **Workflow** und verwenden Sie den visuellen Editor, um Knoten hinzuzufügen, das Verhalten von Subagenten zu konfigurieren und Kanten zu verbinden. Speichern Sie Ihre Änderungen. #### Über die CLI aktualisieren #### Agentenkonfiguration abrufen ```bash elevenlabs agents pull --agent "" ``` #### \`agent_configs/\.json\` bearbeiten Der Workflow-Graph befindet sich unter dem übergeordneten Schlüssel `workflow`. `nodes` und `edges` sind Objekte, die über ihre ID referenziert werden. Unten sehen Sie einen minimalen Workflow mit drei Knoten, der den Startknoten zu einem Support-Subagenten und anschließend zu einem Endknoten leitet: ```json { "workflow": { "nodes": { "start_node": { "type": "start", "edge_order": ["start_to_support"] }, "support_agent": { "type": "override_agent", "label": "Support agent", "additional_prompt": "Help the user with their support request, then transition to the end node when resolved.", "edge_order": ["support_to_end"] }, "end_node": { "type": "end" } }, "edges": { "start_to_support": { "source": "start_node", "target": "support_agent", "forward_condition": { "type": "unconditional" } }, "support_to_end": { "source": "support_agent", "target": "end_node", "forward_condition": { "type": "llm", "condition": "The support request has been resolved." } } } } } ``` Die meisten Teams entwerfen Workflows zunächst im Dashboard und übernehmen anschließend das daraus resultierende JSON in die Versionskontrolle. #### Änderungen übertragen ```bash elevenlabs agents push --agent "" ``` #### Über die API aktualisieren ```python from elevenlabs import ElevenLabs elevenlabs = ElevenLabs() elevenlabs.conversational_ai.agents.update( agent_id="agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6", workflow={ "nodes": { "start_node": { "type": "start", "edge_order": ["start_to_support"], }, "support_agent": { "type": "override_agent", "label": "Support agent", "additional_prompt": "Help the user with their support request, then transition to the end node when resolved.", "edge_order": ["support_to_end"], }, "end_node": {"type": "end"}, }, "edges": { "start_to_support": { "source": "start_node", "target": "support_agent", "forward_condition": {"type": "unconditional"}, }, "support_to_end": { "source": "support_agent", "target": "end_node", "forward_condition": { "type": "llm", "condition": "The support request has been resolved.", }, }, }, }, ) ``` ```typescript import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js"; const elevenlabs = new ElevenLabsClient(); await elevenlabs.conversationalAi.agents.update("agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6", { workflow: { nodes: { start_node: { type: "start", edgeOrder: ["start_to_support"], }, support_agent: { type: "override_agent", label: "Support agent", additionalPrompt: "Help the user with their support request, then transition to the end node when resolved.", edgeOrder: ["support_to_end"], }, end_node: { type: "end" }, }, edges: { start_to_support: { source: "start_node", target: "support_agent", forwardCondition: { type: "unconditional" }, }, support_to_end: { source: "support_agent", target: "end_node", forwardCondition: { type: "llm", condition: "The support request has been resolved.", }, }, }, }, }); ``` ## Knotentypen Workflows bestehen aus verschiedenen Knotentypen, die jeweils einen bestimmten Zweck in Ihrem Gesprächsablauf erfüllen. ![Knotentypen](/docs/_fern-img/b169065e0f229623a4cd57861802fa30ecd463a142599f5fd60f6fc1b8a6223e.webp) ### Subagentenknoten Subagentenknoten ermöglichen es Ihnen, das Verhalten des Agenten an bestimmten Punkten Ihres Workflows zu ändern. Diese Änderungen werden zusätzlich zur Basis-Agentenkonfiguration angewendet oder können die Konfiguration des aktuellen Agenten vollständig überschreiben. So erhalten Sie präzise Kontrolle über jede Gesprächsphase. Jede Agentenkonfiguration, verfügbare Tools und angehängte Wissensdatenbankelemente können aktualisiert oder überschrieben werden. #### Allgemein ![Zusätzliche Agentenkonfiguration für Subagenten](/docs/_fern-img/8ca72df8768a03adc0064281c906ab0f5710153249d17f7e7d51f465da7e9e94.webp) Ändern Sie zentrale Agenteneinstellungen für diesen spezifischen Knoten: * **System-Prompt**: Systemanweisungen ergänzen oder überschreiben, um das Agentenverhalten zu steuern * **LLM-Auswahl**: Ein anderes Sprachmodell auswählen (z. B. von Gemini 2.0 Flash zu einem leistungsstärkeren Modell für komplexe Schlussfolgerungsaufgaben wechseln) * **Sprachkonfiguration**: Spracheinstellungen wie Geschwindigkeit und Ton ändern oder zu einer anderen Stimme wechseln **Anwendungsfälle:** * Ein leistungsstärkeres LLM für Knoten mit komplexen Entscheidungen verwenden * Während der Erfassung sensibler Informationen strengere Gesprächsrichtlinien anwenden * Stimmmerkmale für verschiedene Gesprächsphasen ändern * Die Agentenpersönlichkeit für bestimmte Interaktionstypen anpassen #### Wissensdatenbank ![Zusätzliche Wissensdatenbank für Subagenten](/docs/_fern-img/168a56fc316596983275999c53bbbe391c4c30a05abedc17cb6a4566eff7773f.webp) Fügen Sie knotenspezifisches Wissen hinzu, ohne die globale Wissensdatenbank zu beeinflussen: * **Globale Wissensdatenbank einschließen**: Umschalten, ob die Hauptwissensdatenbank des Agenten einbezogen werden soll * **Zusätzliche Dokumente**: Dokumente hinzufügen, die für diese Gesprächsphase spezifisch sind * **Dynamisches Wissen**: Kontextinformationen basierend auf dem Workflow-Status einfügen **Anwendungsfälle:** * Produktspezifische Dokumentation während Verkaufsgesprächen hinzufügen * Compliance-Richtlinien während der Authentifizierung einbeziehen * Leitfäden zur Fehlerbehebung für Support-Abläufe bereitstellen * Preisinformationen erst nach der Qualifizierung hinzufügen #### Tools ![Zusätzliche Tools für Subagenten](/docs/_fern-img/9af53c3227661fd88bec57cb21197eb289760d33a874b56152d507373e51bac1.webp) Verwalten Sie, welche Tools dem Agenten an diesem Knoten zur Verfügung stehen: * **Globale Tools einschließen**: Umschalten, ob Tools aus der Haupt-Agentenkonfiguration einbezogen werden sollen * **Zusätzliche Tools**: Tools hinzufügen, die für diesen Workflow-Knoten spezifisch sind (z. B. Webhook-Tools wie `book_meeting`) * **Tool-Typ**: Angeben, ob Tools Webhooks, API-Aufrufe oder andere Integrationen sind **Anwendungsfälle:** * Authentifizierungstools erst nach der ersten Qualifizierung hinzufügen * Tools zur Zahlungsabwicklung an Checkout-Knoten aktivieren * CRM-Zugriff nach der Nutzerverifizierung bereitstellen * Planungstools für Phasen der Terminbuchung hinzufügen * Webhook-Tools für bestimmte Aktionen wie die Terminbuchung einbeziehen ### Say-Knoten Ein Say-Knoten lässt den Agenten an einem bestimmten Punkt im Workflow eine Nachricht sprechen und setzt dann entlang seiner ausgehenden Kanten fort. Verwenden Sie ihn, wenn die Formulierung einer Nachricht wichtig ist und nicht einem Subagenten überlassen werden soll, etwa bei einer Begrüßung, einem rechtlichen Hinweis oder einer dem Nutzer vorgelesenen Bestätigung. Jeder Say-Knoten sendet seine Nachricht in einem von zwei Modi: * **Wörtlich**: Der Agent spricht exakt den von Ihnen eingegebenen Text, mit optionaler Übersetzung für jede konfigurierte Sprache. * **Prompt**: Das LLM generiert die Nachricht aus einer von Ihnen verfassten Beschreibung. ### Tool-Dispatch-Knoten Tool-Knoten führen während des Gesprächsablaufs einen bestimmten Tool-Aufruf aus. Im Gegensatz zu Tools innerhalb von Subagenten sind Tool-Knoten dedizierte Ausführungspunkte, die garantieren, dass das Tool aufgerufen wird. ![Ergebniskanten des Tool-Knotens](/docs/_fern-img/6b60603e56dfb25e89cdfe4223826f635af874e034af8936d74d3b428611e17b.webp) **Spezielle Kantenkonfiguration:** Tool-Knoten haben einen einzigartigen Kantentyp, der das Routing zu einem neuen Knoten basierend auf dem Tool-Ausführungsergebnis ermöglicht. Sie können Folgendes definieren: * **Erfolgspfad**: Wohin geleitet wird, wenn das Tool erfolgreich ausgeführt wird * **Fehlerpfad**: Wohin geleitet wird, wenn das Tool fehlschlägt oder einen Fehler zurückgibt Künftig werden weitere Verzweigungsbedingungen bereitgestellt. ### Knoten zum Aktualisieren des Status Ein Knoten zum Aktualisieren des Status weist bei jedem Durchlauf des Workflows eine oder mehrere [dynamische Variablen](/docs/de/eleven-agents/customization/personalization/dynamic-variables) zu. Dabei verwendet er dieselben Ausdrücke wie das Tool Status aktualisieren. Im Gegensatz zum Tool, das ausgeführt wird, wenn das LLM entscheidet, es aufzurufen, wendet der Knoten seine Aktualisierungen an diesem Punkt im Graphen immer an und fährt anschließend entlang seiner ausgehenden Kanten fort. Erfahren Sie [hier](/docs/de/eleven-agents/customization/tools/system-tools/update-state) mehr. ### Agentenübergabe-Knoten Agentenübergabe-Knoten ermöglichen die Übergabe eines Gesprächs zwischen verschiedenen Conversational Agents. Erfahren Sie [hier](/docs/de/eleven-agents/customization/tools/system-tools/agent-transfer) mehr. ### Knoten zur Übergabe an eine Nummer Knoten zur Übergabe an eine Nummer wechseln von einem Gespräch mit einem KI-Agenten über Telefonsysteme zu einem menschlichen Agenten. Erfahren Sie [hier](/docs/de/eleven-agents/customization/tools/system-tools/transfer-to-number) mehr. ### Endknoten Knoten zum Beenden eines Anrufs beenden den Gesprächsablauf kontrolliert. Erfahren Sie [hier](/docs/de/eleven-agents/customization/tools/system-tools/transfer-to-number#:~:text=System%20tools-,End%20call,-Language%20detection) mehr. ## Kanten und Ablaufsteuerung Kanten definieren, wie Gespräche zwischen Knoten in Ihrem Workflow verlaufen. Sie unterstützen komplexe Routinglogik, die dynamische, kontextbezogene Gesprächspfade ermöglicht. ![Workflow-Kanten](/docs/_fern-img/02d664c9211bb8cf5452b80ab865f26b8d0b723a6acff75141ea1e9c43f7dbab.webp) #### Vorwärtskanten Vorwärtskanten führen das Gespräch zu nachfolgenden Knoten im Workflow. Sie stellen den primären Ablauf Ihres Gesprächs dar. ![Konfiguration der Vorwärtskante](/docs/_fern-img/2400c66bf6f60b0d4262ecd828dea93847197f7cc00d9c8964e6486419bc90be.webp) #### Rückwärtskanten Rückwärtskanten ermöglichen es Gesprächen, zu vorherigen Knoten zurückzukehren. So werden iterative Interaktionen und Wiederholungslogik möglich. ![Konfiguration der Rückwärtskante](/docs/_fern-img/e211da75e56c826fd763ae4d8149604a866d3ec63271c572e177d52bb9a80e14.webp) **Anwendungsfälle:** * Fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche wiederholen * Für die Erfassung zusätzlicher Informationen zurückkehren * Nach Änderungen der Nutzeranforderungen erneut qualifizieren * Iterative Fehlerbehebungsprozesse #### LLM-Bedingung Verwenden Sie LLM-Bedingungen, um dynamische Gesprächsabläufe basierend auf der Auswertung natürlicher Sprache zu erstellen. Das LLM wertet Bedingungen in Echtzeit aus, um den passenden Pfad zu bestimmen. ![LLM-Bedingung für Agentenübergabe](/docs/_fern-img/507885879d781f291ab35b7dda84e760767a5544ffb6bf7b455e7a1cc19b78b7.webp) **Konfigurationsoptionen:** * **Label**: Für Menschen lesbare Beschreibung der Kantenbedingung (wird nicht vom LLM verarbeitet) * **LLM-Bedingung**: Vom LLM ausgewertete Bedingung in natürlicher Sprache #### Ausdruck Verwenden Sie Ausdrücke, um bedingte Logik basierend auf Variablen und strukturierten Daten zu erstellen. ![Ausdruck für Agentenübergabe](/docs/_fern-img/712fc40d707906a7c6ccb4b0a76f0fd3857278176606d441bfb5245f5f6e0ffe.webp) **Konfigurationsoptionen:** * **Label**: Für Menschen lesbare Beschreibung der Kantenbedingung (wird nicht vom LLM verarbeitet) * **Ausdruck**: Deterministische Auswertungskriterien basierend auf der Datenstruktur #### Keine Bedingungslose Übergänge verschieben das Gespräch ohne Bedingungen automatisch zum nächsten Knoten. ![Bedingungslose Agentenübergabe](/docs/_fern-img/73b70ce7c783277e64ba533f6d69c84e2ed3120f1fd03dbdebcd4d4f5358eb5b.webp) **Anwendungsfälle:** * Aufeinanderfolgende Schritte, die immer nacheinander stattfinden * Automatischer Fortschritt nach Abschluss einer Aktion * Standard-Fallback-Pfade ## Analysen ![Tab für Workflow-Analysen mit Einträgen pro Knoten, Dauer, Beendigungen und Kantenabläufen über dem Workflow-Graphen](/docs/_fern-img/a758029a005f0327c1e6319708577efd617399c72cec63d5c342d3af2f0db2a3.webp) Sobald ein Workflow live ist, legt der Tab **Workflow** im [Analyse-Dashboard](/docs/de/eleven-agents/dashboard#workflow-analytics) Nutzungsdaten über den Graphen: Eintritte pro Knoten, durchschnittliche Verweildauer und Beendigungen sowie die Verteilung der eingehenden und ausgehenden Kanten für jeden Knoten. Über den Knoteninspektor können Sie mit dem Filter **Knoten betreten** auch direkt zu den entsprechenden Gesprächen im Verlauf springen.