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# Schnellstart

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Ihren ersten Konversationsagenten erstellen. Er dient als Grundlage für Konversations-Workflows, die auf Ihre geschäftlichen Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

> **Tip**
>
> Nutzen Sie den [ElevenLabs Agents Skill](https://github.com/elevenlabs/skills/tree/main/agents), um Sprachagenten über Ihren KI-Coding-Assistenten zu erstellen und zu verwalten:
>
> ```bash
> npx skills add elevenlabs/skills --skill agents
> ```
>
> Sie können auch den [gehosteten MCP-Server](/docs/de/eleven-agents/operate/hosted-mcp) mit Claude oder einem anderen MCP-Client verbinden, um Agenten per natürlicher Sprache zu erstellen und zu verwalten.

## Erste Schritte

ElevenLabs Agents werden über das [ElevenAgents-Dashboard](https://elevenlabs.io/app/agents), die [ElevenLabs API](/docs/de/api-reference/introduction), die [Agents CLI](/docs/de/eleven-agents/operate/cli) oder den [gehosteten MCP-Server](/docs/de/eleven-agents/operate/hosted-mcp) verwaltet.

![ElevenLabs Agents](/docs/_fern-img/62ad20de44cee44a439b138d56764c801c4eb939cf3b0f167f594d5c6a6895fb.webp)

## Ihren ersten Agenten erstellen

In dieser Kurzanleitung erstellen wir zunächst einen Agenten über die API oder das Web-Dashboard. Anschließend testen wir ihn – entweder eingebettet in Ihre Website oder über das ElevenLabs-Dashboard.

#### Agenten über das Web-Dashboard erstellen

In diesem Leitfaden erstellen wir einen Support-Assistenten für Gespräche, der Fragen zu Ihrem Produkt, Ihrer Dokumentation oder Ihrem Service beantworten kann. Sie können ihn in Ihre Website oder App einbetten, um Ihren Kunden Support in Echtzeit zu bieten.

![ElevenLabs Agents](/docs/_fern-img/62ad20de44cee44a439b138d56764c801c4eb939cf3b0f167f594d5c6a6895fb.webp)

#### Bei ElevenLabs anmelden

Gehen Sie zu [elevenlabs.io](https://elevenlabs.io/app/sign-up) und melden Sie sich an oder erstellen Sie ein Konto.

#### Neuen Assistenten erstellen

Erstellen Sie im **ElevenLabs-Dashboard** einen neuen Assistenten. Geben Sie dazu einen Namen ein und wählen Sie die Option `Blank template`.

![Dashboard](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/61b0e1df291ea587a8ff3e116579a47f66d48c74b24f44cfcd4804a568eb0a9d/assets/images/conversational-ai/assistant-create-flow.gif)

#### Verhalten des Assistenten konfigurieren

Wechseln Sie zum Tab **Agent**, um das Verhalten des Assistenten zu konfigurieren. Legen Sie Folgendes fest:

#### Erste Nachricht

Dies ist die erste Nachricht, die der Assistent laut spricht, wenn ein Nutzer ein Gespräch beginnt.

**`First message`**

```plaintext First message
Hi, this is Alexis from <company name> support. How can I help you today?
```

#### System-Prompt

Dieser Prompt steuert Verhalten, Aufgaben und Persönlichkeit des Assistenten.

Passen Sie das folgende Beispiel mit den Angaben Ihres Unternehmens an:

**`System prompt`**

```plaintext System prompt
You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name]. Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services, and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.

Tasks:
- Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
- Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.

Guidelines:
- Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
- Be patient and attentive to the customer's needs.
- If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
- Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
- Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.
```

#### Wissensdatenbank hinzufügen

Wechseln Sie zum Bereich **Knowledge Base**, um Ihrem Assistenten Kontext zu Ihrem Unternehmen bereitzustellen.

Hier können Sie relevante Dokumente und Links zu externen Ressourcen hochladen:

* Fügen Sie Dokumentation, FAQs und weitere Ressourcen hinzu, damit der Assistent Kundenanfragen beantworten kann.
* Halten Sie die Wissensdatenbank aktuell, damit der Assistent präzise und aktuelle Informationen liefert.

Als Nächstes konfigurieren wir die Stimme für Ihren Assistenten.

#### Stimme auswählen

Wählen Sie im Tab **Voice** eine Stimme aus der [Stimmbibliothek](https://elevenlabs.io/voice-library), die am besten zu Ihrem Assistenten passt:

![Spracheinstellungen](/docs/_fern-img/14aad328f468daafa9ec95d3b7a55489a8cb1a34869368020e05b207c9b0360a.webp)

> **Note**
>
> Hochwertigere Stimmen, Modelle und LLMs können die Antwortzeit erhöhen. Für ein optimales Kundenerlebnis sollten Sie Qualität und Latenz anhand des erwarteten Anwendungsfalls Ihres Assistenten abwägen.

#### Assistenten testen

Klicken Sie auf **Test AI agent** und führen Sie ein Gespräch mit Ihrem Assistenten.

Konfigurieren Sie Bewertungskriterien und Datenerfassung, um Gespräche zu analysieren und die Leistung Ihres Assistenten zu verbessern.

#### Bewertungskriterien konfigurieren

Öffnen Sie den Tab **Analysis** in den Einstellungen Ihres Assistenten, um eigene Kriterien für die Bewertung von Gesprächen festzulegen.

![Analyse-Einstellungen](/docs/_fern-img/fee8bc444d5436c71eae3829b9ec8d5cdb6a57c4d4efe6483d7bfed2b066e438.webp)

Jedes Gesprächstranskript wird an das LLM übermittelt, um zu prüfen, ob bestimmte Ziele erreicht wurden. Die Ergebnisse sind entweder `success`, `failure` oder `unknown` und enthalten eine Begründung für das ausgewählte Ergebnis.

Fügen wir ein Bewertungskriterium mit dem Namen `solved_user_inquiry` hinzu:

**`Prompt`**

```plaintext Prompt
The assistant was able to answer all of the queries or redirect them to a relevant support channel.

Success Criteria:
- All user queries were answered satisfactorily.
- The user was redirected to a relevant support channel if needed.
```

#### Datenerfassung konfigurieren

Konfigurieren Sie im Bereich **Data collection** Details, die aus jedem Gespräch extrahiert werden sollen.

Klicken Sie auf **Add item** und konfigurieren Sie Folgendes:

1. **Datentyp:** Wählen Sie „string“
2. **Kennung:** Geben Sie eine eindeutige Kennung für diesen Datenpunkt ein: `user_question`
3. **Beschreibung:** Geben Sie dem LLM detaillierte Anweisungen dazu, wie die spezifischen Daten aus dem Transkript extrahiert werden sollen:

**`Prompt`**

```plaintext Prompt
Extract the user's questions & inquiries from the conversation.
```

> **Tip**
>
> Testen Sie Ihren Assistenten, indem Sie sich als Kunde ausgeben. Stellen Sie Fragen, bewerten Sie die Antworten und passen Sie die Prompts an, bis Sie mit der Leistung zufrieden sind.

#### Gesprächsverlauf anzeigen

Im Tab **Call history** können Sie die Bewertungsergebnisse und erfassten Daten für jedes Gespräch anzeigen.

![Gesprächsverlauf](/docs/_fern-img/fd517a080ba2c0d678c1ce34ea79afbd0dad764a19da43ca045a1c29b693ee48.webp)

> **Tip**
>
> Überprüfen Sie den Gesprächsverlauf regelmäßig, um häufige Probleme und Muster zu erkennen.

Der neu erstellte Agent kann auf verschiedene Arten getestet werden. Am schnellsten geht es über das [ElevenLabs-Dashboard](https://elevenlabs.io/app/agents).

> **Info**
>
> Das Web-Dashboard nutzt im Hintergrund unser [React SDK](/docs/de/eleven-agents/libraries/react), um Gespräche in Echtzeit zu verarbeiten.

Wenn Sie den Agenten stattdessen schnell auf Ihrer eigenen Website testen möchten, können Sie das Agent-Widget verwenden. Fügen Sie einfach den folgenden HTML-Ausschnitt in Ihre Website ein und ersetzen Sie `agent-id` durch die ID Ihres Agenten.

```html
<elevenlabs-convai agent-id="agent-id"></elevenlabs-convai>
<script src="https://unpkg.com/@elevenlabs/convai-widget-embed" async type="text/javascript"></script>
```

#### Agenten über die CLI erstellen

#### CLI installieren

**`Homebrew (macOS)`**

```bash title="Homebrew (macOS)"
brew install elevenlabs/tap/elevenlabs
```

**`Scoop (Windows)`**

```powershell title="Scoop (Windows)"
scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs
```

**`npm`**

```bash title="npm"
npm install -g @elevenlabs/cli
```

**`curl`**

```bash title="curl"
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh
```

> **Tip**
>
> Arbeiten Sie mit einem KI-Coding-Assistenten? Führen Sie in Ihrem Projekt `elevenlabs generate-skills` aus, um für jede Befehlsgruppe eine
> `SKILL.md` in `skills/` zu schreiben. So kennt Ihr Assistent den gesamten Funktionsumfang der CLI,
> ohne dass Sie Dokumentation einfügen müssen. Mit `--output-dir` können Sie sie an einem anderen Ort ablegen. Dies liest die eigene
> eingebettete API-Definition der CLI, benötigt also keinen API-Schlüssel und funktioniert offline — und bleibt mit
> der von Ihnen installierten CLI-Version synchron.

#### Neues Projekt initialisieren

```bash
elevenlabs agents init
```

Dadurch wird die Projektstruktur mit Konfigurationsverzeichnissen und Registry-Dateien erstellt.

#### Bei ElevenLabs authentifizieren

[Erstellen Sie hier im Dashboard einen API-Schlüssel](https://elevenlabs.io/app/settings/api-keys), den Sie für die sichere [Nutzung der CLI](/docs/de/api-reference/authentication) verwenden.

Führen Sie dann den folgenden Befehl aus, um sich bei ElevenLabs zu authentifizieren:

```bash
elevenlabs auth login
```

Dadurch wird ein Browserfenster geöffnet, um sich über OAuth zu authentifizieren. Die CLI überprüft die Anmeldedaten und speichert sie sicher.

#### Agenten erstellen

Erstellen Sie Ihren ersten Agenten mit der Assistentenvorlage:

```bash
elevenlabs agents add "My Assistant" --template assistant
```

#### Auf die ElevenLabs-Plattform übertragen

```bash
elevenlabs agents push
```

Dadurch wird Ihre lokale Agentenkonfiguration auf die ElevenLabs-Plattform hochgeladen.

#### Agenten testen

Der neu erstellte Agent kann auf verschiedene Arten getestet werden. Am schnellsten geht es über das [ElevenLabs-Dashboard](https://elevenlabs.io/app/agents). Wählen Sie im Dashboard Ihren Agenten aus und klicken Sie auf **Test AI agent**.

> **Info**
>
> Das Web-Dashboard nutzt im Hintergrund unser [React SDK](/docs/de/eleven-agents/libraries/react), um Gespräche in Echtzeit zu verarbeiten.

Wenn Sie den Agenten stattdessen schnell auf Ihrer eigenen Website testen möchten, können Sie das Agent-Widget verwenden. Verwenden Sie die CLI, um den HTML-Ausschnitt zu generieren:

```bash
elevenlabs agents widget embed <agent_id>
```

Die Agenten-ID wird beim Übertragen in `agents.json` gespeichert und auch von `elevenlabs agents status` aufgeführt. Dadurch erhalten Sie den HTML-Ausschnitt, den Sie direkt in Ihre Website einfügen können.

#### Agenten über die API erstellen

#### API-Schlüssel erstellen

[Erstellen Sie hier im Dashboard einen API-Schlüssel](https://elevenlabs.io/app/settings/api-keys), den Sie für den sicheren [Zugriff auf die API](/docs/de/api-reference/authentication) verwenden.

Speichern Sie den Schlüssel als verwaltetes Secret und übergeben Sie ihn je nach Präferenz an die SDKs entweder als Umgebungsvariable über eine `.env`-Datei oder direkt in der Konfiguration Ihrer App.

**`.env`**

```js title=".env"
ELEVENLABS_API_KEY=<your_api_key_here>
```

#### SDK installieren

#### SDK

Wir verwenden außerdem die Bibliothek `dotenv`, um unseren API-Schlüssel aus einer Umgebungsvariable zu laden.

```python
pip install elevenlabs
pip install python-dotenv
```

```typescript
npm install @elevenlabs/elevenlabs-js
npm install dotenv
```

#### CLI

Installieren Sie die ElevenLabs CLI. Homebrew (macOS) und Scoop (Windows) werden empfohlen.

**`Homebrew (macOS)`**

```bash title="Homebrew (macOS)"
brew install elevenlabs/tap/elevenlabs
```

**`Scoop (Windows)`**

```powershell title="Scoop (Windows)"
scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs
```

**`npm`**

```bash title="npm"
npm install -g @elevenlabs/cli
```

**`curl`**

```bash title="curl"
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh
```

> **Tip**
>
> Arbeiten Sie mit einem KI-Coding-Assistenten? Führen Sie in Ihrem Projekt `elevenlabs generate-skills` aus, um für jede Befehlsgruppe eine
> `SKILL.md` in `skills/` zu schreiben. So kennt Ihr Assistent den gesamten Funktionsumfang der CLI,
> ohne dass Sie Dokumentation einfügen müssen. Mit `--output-dir` können Sie sie an einem anderen Ort ablegen. Dies liest die eigene
> eingebettete API-Definition der CLI, benötigt also keinen API-Schlüssel und funktioniert offline — und bleibt mit
> der von Ihnen installierten CLI-Version synchron.

Authentifizieren Sie sich anschließend — dadurch wird Ihr Browser geöffnet, um die CLI zu autorisieren:

```bash
elevenlabs auth login
```

#### Agenten erstellen

Erstellen Sie je nach bevorzugter Sprache eine neue Datei mit dem Namen `create_agent.py` oder `createAgent.mts` und fügen Sie folgenden Code hinzu:

```python maxLines=0
from dotenv import load_dotenv
from elevenlabs.client import ElevenLabs
import os
load_dotenv()

elevenlabs = ElevenLabs(
    api_key=os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY"),
)

prompt = """
You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name].
Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services,
and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.

Tasks:
- Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
- Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.

Guidelines:
- Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
- Be patient and attentive to the customer's needs.
- If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
- Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
- Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.
"""

response = elevenlabs.conversational_ai.agents.create(
    name="My voice agent",
    tags=["test"], # List of tags to help classify and filter the agent
    conversation_config={
        "tts": {
            "voice_id": "aMSt68OGf4xUZAnLpTU8",
            "model_id": "eleven_flash_v2"
        },
        "agent": {
            "first_message": "Hi, this is Rachel from [Your Company Name] support. How can I help you today?",
            "prompt": {
                "prompt": prompt,
            }
        }
    }
)

print("Agent created with ID:", response.agent_id)
```

```typescript maxLines=0
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
import "dotenv/config";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

const prompt = `
    You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name].
    Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services,
    and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.

    Tasks:
    - Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
    - Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.

    Guidelines:
    - Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
    - Be patient and attentive to the customer's needs.
    - If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
    - Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
    - Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.
`;

const agent = await elevenlabs.conversationalAi.agents.create({
    name: "My voice agent",
    tags: ["test"], // List of tags to help classify and filter the agent
    conversationConfig: {
        tts: {
            voiceId: "aMSt68OGf4xUZAnLpTU8",
            modelId: "eleven_flash_v2",
        },
        agent: {
            firstMessage: "Hi, this is Rachel from [Your Company Name] support. How can I help you today?",
            prompt: {
                prompt,
            }
        },
    },
});

console.log(`Agent created with ID: ${agent.agentId}`);
```

> **Note**
>
> Der oben erstellte Agent erhält das Tag `"test"`. Das hilft Ihnen, den Agenten zu klassifizieren und zu filtern, beispielsweise zur Unterscheidung zwischen Test- und Produktionsagenten.

#### Code ausführen

```python
python create_agent.py
```

```typescript
npx tsx createAgent.mts
```

Dadurch wird ein Agent mit einigen Basiseinstellungen erstellt und seine ID in der Konsole ausgegeben. Im nächsten Schritt passen wir den Agenten an.

#### Agenten testen

Der neu erstellte Agent kann auf verschiedene Arten getestet werden. Am schnellsten geht es über das [ElevenLabs-Dashboard](https://elevenlabs.io/app/agents). Wählen Sie im Dashboard Ihren Agenten aus und klicken Sie auf **Test AI agent**.

> **Info**
>
> Das Web-Dashboard nutzt im Hintergrund unser [React SDK](/docs/de/eleven-agents/libraries/react), um Gespräche in Echtzeit zu verarbeiten.

Wenn Sie den Agenten stattdessen schnell auf Ihrer eigenen Website testen möchten, können Sie das Agent-Widget verwenden. Fügen Sie einfach den folgenden HTML-Ausschnitt in Ihre Website ein und ersetzen Sie `agent-id` durch die ID Ihres Agenten.

```html
<elevenlabs-convai agent-id="agent-id"></elevenlabs-convai>
<script src="https://unpkg.com/@elevenlabs/convai-widget-embed" async type="text/javascript"></script>
```

Im Tab „SDKs“ erfahren Sie, wie Sie den Agenten mit den bereitgestellten SDKs in Ihre Website oder App einbetten.

## Nächste Schritte

Nach dieser Kurzanleitung können Sie Ihren Agenten durch folgende Integrationen leistungsfähiger machen:

* [Wissensdatenbanken](/docs/de/eleven-agents/customization/knowledge-base), um ihn mit domänenspezifischen Informationen auszustatten.
* [Tools](/docs/de/eleven-agents/customization/tools), damit er Aufgaben in Ihrem Auftrag ausführen kann.
* [Authentifizierung](/docs/de/eleven-agents/customization/authentication), um den Zugriff auf bestimmte Gespräche einzuschränken.
* [Erfolgsbewertung](/docs/de/eleven-agents/customization/agent-analysis/success-evaluation), um Gespräche zu analysieren und seine Leistung zu verbessern.
* [Datenerfassung](/docs/de/eleven-agents/customization/agent-analysis/data-collection), um Daten zu Gesprächen zu sammeln und seine Leistung zu verbessern.
* [Aufbewahrung von Gesprächen](/docs/de/eleven-agents/customization/privacy/retention), um Gesprächsverläufe anzuzeigen und seine Leistung zu verbessern.