> 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.

# SDK de Python

> **Info**
>
> Consulta también la [descripción general de ElevenAgents](/docs/es/eleven-agents/overview)

## Instalación

Instala el paquete de Python `elevenlabs` en tu proyecto:

```shell
pip install elevenlabs
# or
poetry add elevenlabs
```

Si quieres usar la implementación predeterminada de entrada/salida de audio, también necesitarás el extra `pyaudio`:

```shell
pip install "elevenlabs[pyaudio]"
# or
poetry add "elevenlabs[pyaudio]"
```

> **Info**
>
> La instalación del paquete `pyaudio` puede requerir dependencias adicionales del sistema.
>
> Consulta el [README del paquete PyAudio](https://pypi.org/project/PyAudio/) para más información.
>
> #### Linux
>
> En sistemas basados en Debian puedes instalar las dependencias con:
>
> ```shell
> sudo apt-get update
> sudo apt-get install libportaudio2 libportaudiocpp0 portaudio19-dev libasound-dev libsndfile1-dev -y
> ```
>
> #### macOS
>
> En macOS con Homebrew puedes instalar las dependencias con:
>
> ```shell
> brew install portaudio
> ```

## Uso

En este ejemplo crearemos un script sencillo que ejecuta una conversación con el agente de ElevenLabs Agents.

Primero, importa las dependencias necesarias:

```python
import os
import signal

from elevenlabs.client import ElevenLabs
from elevenlabs.conversational_ai.conversation import Conversation
from elevenlabs.conversational_ai.default_audio_interface import DefaultAudioInterface
```

A continuación, carga el ID del agente y la clave de API desde las variables de entorno:

```python
agent_id = os.getenv("AGENT_ID")
api_key = os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY")
```

La clave de API solo es necesaria para agentes no públicos que tienen la autenticación activada.
No es necesario configurarla para agentes públicos y el código funcionará correctamente sin ella.

Después, crea la instancia de cliente `ElevenLabs`:

```python
elevenlabs = ElevenLabs(api_key=api_key)
```

Ahora inicializamos la instancia `Conversation`:

```python
conversation = Conversation(
    # API client and agent ID.
    elevenlabs,
    agent_id,

    # Assume auth is required when API_KEY is set.
    requires_auth=bool(api_key),

    # Use the default audio interface.
    audio_interface=DefaultAudioInterface(),

    # Simple callbacks that print the conversation to the console.
    callback_agent_response=lambda response: print(f"Agent: {response}"),
    callback_agent_response_correction=lambda original, corrected: print(f"Agent: {original} -> {corrected}"),
    callback_user_transcript=lambda transcript: print(f"User: {transcript}"),

    # Uncomment if you want to see latency measurements.
    # callback_latency_measurement=lambda latency: print(f"Latency: {latency}ms"),

    # Uncomment if you want to receive audio alignment data with character-level timing.
    # callback_audio_alignment=lambda alignment: print(f"Alignment: {alignment.chars}"),
)
```

Usamos `DefaultAudioInterface`, que utiliza los dispositivos predeterminados de entrada/salida de audio del sistema para la conversación.
También puedes implementar tu propia interfaz de audio creando una subclase de `elevenlabs.conversational_ai.conversation.AudioInterface`.

Ahora podemos iniciar la conversación. Opcionalmente, recomendamos pasar tus propios ID de usuario final para asociar las conversaciones a tus usuarios.

```python
conversation.start_session(
    user_id=user_id # optional field
)
```

Para realizar un cierre limpio cuando el usuario pulsa `Ctrl+C`, podemos añadir un controlador de señales que llamará a `end_session()`:

```python
signal.signal(signal.SIGINT, lambda sig, frame: conversation.end_session())
```

Por último, esperamos a que termine la conversación e imprimimos el ID de la conversación (que puede usarse para revisar el historial de la conversación y depurar):

```python
conversation_id = conversation.wait_for_session_end()
print(f"Conversation ID: {conversation_id}")
```

Solo queda ejecutar el script y empezar a hablar con el agente:

```shell
# For public agents:
AGENT_ID=youragentid python demo.py

# For private agents:
AGENT_ID=youragentid ELEVENLABS_API_KEY=yourapikey python demo.py
```