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# Inicio rápido

En esta guía aprenderás a crear tu primer agente conversacional. Te servirá como base para crear flujos de trabajo conversacionales adaptados a los casos de uso de tu empresa.

> **Tip**
>
> Usa la [skill de agentes de ElevenLabs](https://github.com/elevenlabs/skills/tree/main/agents) para crear y gestionar agentes de voz desde tu asistente de programación con IA:
>
> ```bash
> npx skills add elevenlabs/skills --skill agents
> ```
>
> También puedes conectar el [servidor MCP alojado](/docs/es/eleven-agents/operate/hosted-mcp) a Claude o a cualquier otro cliente MCP para crear y gestionar agentes mediante lenguaje natural.

## Primeros pasos

Los agentes de ElevenLabs se gestionan desde el [panel de ElevenAgents](https://elevenlabs.io/app/agents), la [API de ElevenLabs](/docs/es/api-reference/introduction), la [CLI de Agents](/docs/es/eleven-agents/operate/cli) o el [servidor MCP alojado](/docs/es/eleven-agents/operate/hosted-mcp).

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

## Crear tu primer agente

En esta guía de inicio rápido comenzaremos creando un agente mediante la API o el panel web. Después probaremos el agente, ya sea integrándolo en tu sitio web o desde el panel de ElevenLabs.

#### Crear un agente desde el panel web

En esta guía crearemos un asistente conversacional de soporte capaz de responder preguntas sobre tu producto, documentación o servicio. Puedes integrarlo en tu sitio web o aplicación para ofrecer asistencia en tiempo real a tus clientes.

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

#### Inicia sesión en ElevenLabs

Ve a [elevenlabs.io](https://elevenlabs.io/app/sign-up) e inicia sesión o crea tu cuenta.

#### Crea un asistente nuevo

En el **panel de ElevenLabs**, crea un asistente nuevo introduciendo un nombre y seleccionando la opción `Blank template`.

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

#### Configura el comportamiento del asistente

Ve a la pestaña **Agent** para configurar el comportamiento del asistente. Establece lo siguiente:

#### Primer mensaje

Es el primer mensaje que el asistente dirá en voz alta cuando un usuario inicie una conversación.

**`Primer mensaje`**

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

#### Prompt del sistema

Este prompt guía el comportamiento, las tareas y la personalidad del asistente.

Personaliza el siguiente ejemplo con los datos de tu empresa:

**`Prompt del sistema`**

```plaintext Prompt del sistema
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.
```

#### Añade una base de conocimientos

Ve a la sección **Knowledge Base** para proporcionar a tu asistente contexto sobre tu empresa.

Aquí puedes subir documentos relevantes y enlaces a recursos externos:

* Incluye documentación, preguntas frecuentes y otros recursos para ayudar al asistente a responder consultas de clientes.
* Mantén actualizada la base de conocimientos para garantizar que el asistente proporcione información precisa y actual.

A continuación configuraremos la voz de tu asistente.

#### Selecciona una voz

En la pestaña **Voice**, elige en la [biblioteca de voces](https://elevenlabs.io/voice-library) la voz que mejor encaje con tu asistente:

![Configuración de voz](/docs/_fern-img/14aad328f468daafa9ec95d3b7a55489a8cb1a34869368020e05b207c9b0360a.webp)

> **Note**
>
> Usar voces, modelos y LLM de mayor calidad puede aumentar el tiempo de respuesta. Para ofrecer una experiencia óptima, equilibra calidad y latencia según el caso de uso previsto para tu asistente.

#### Prueba tu asistente

Pulsa el botón **Test AI agent** e intenta conversar con tu asistente.

Configura criterios de evaluación y recopilación de datos para analizar las conversaciones y mejorar el rendimiento de tu asistente.

#### Configura los criterios de evaluación

Ve a la pestaña **Analysis** de la configuración de tu asistente para definir criterios personalizados con los que evaluar conversaciones.

![Configuración de análisis](/docs/_fern-img/fee8bc444d5436c71eae3829b9ec8d5cdb6a57c4d4efe6483d7bfed2b066e438.webp)

La transcripción de cada conversación se envía al LLM para comprobar si se han cumplido objetivos específicos. Los resultados serán `success`, `failure` o `unknown`, junto con una explicación del resultado elegido.

Añadamos un criterio de evaluación con el nombre `solved_user_inquiry`:

**`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.
```

#### Configura la recopilación de datos

En la sección **Data collection**, configura los datos que se extraerán de cada conversación.

Haz clic en **Add item** y configura lo siguiente:

1. **Tipo de datos:** Selecciona "string"
2. **Identificador:** Introduce un identificador único para este dato: `user_question`
3. **Descripción:** Proporciona al LLM instrucciones detalladas sobre cómo extraer los datos específicos de la transcripción:

**`Prompt`**

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

> **Tip**
>
> Prueba tu asistente haciéndote pasar por un cliente. Haz preguntas, evalúa sus respuestas y ajusta los prompts hasta que estés satisfecho con su rendimiento.

#### Consulta el historial de conversaciones

Consulta los resultados de la evaluación y los datos recopilados de cada conversación en la pestaña **Call history**.

![Historial de conversaciones](/docs/_fern-img/fd517a080ba2c0d678c1ce34ea79afbd0dad764a19da43ca045a1c29b693ee48.webp)

> **Tip**
>
> Revisa periódicamente el historial de conversaciones para identificar problemas y patrones habituales.

El agente recién creado se puede probar de varias maneras, pero la más rápida es usar el [panel de ElevenLabs](https://elevenlabs.io/app/agents).

> **Info**
>
> El panel web utiliza nuestro [SDK de React](/docs/es/eleven-agents/libraries/react) internamente para gestionar conversaciones en tiempo real.

Si prefieres probar rápidamente el agente en tu propio sitio web, puedes usar el widget de Agent. Solo tienes que pegar el siguiente fragmento HTML en tu sitio web y sustituir `agent-id` por el ID de tu agente.

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

#### Crear un agente desde la CLI

#### Instala la CLI

**`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**
>
> ¿Trabajas con un asistente de programación con IA? Ejecuta `elevenlabs generate-skills` en tu proyecto para crear un
> `SKILL.md` para cada grupo de comandos en `skills/`, para que tu asistente conozca todas las funciones de la CLI
> sin que tengas que pegar la documentación. Usa `--output-dir` para guardarlos en otro lugar. Esto lee la definición de la API
> integrada en la propia CLI, por lo que no necesita una clave de API y funciona sin conexión; además, se mantiene al día con
> la versión de la CLI que tengas instalada.

#### Inicializa un proyecto nuevo

```bash
elevenlabs agents init
```

Esto crea la estructura del proyecto con directorios de configuración y archivos de registro.

#### Autentícate con ElevenLabs

[Crea aquí una clave de API en el panel](https://elevenlabs.io/app/settings/api-keys), que usarás para [utilizar la CLI](/docs/es/api-reference/authentication) de forma segura.

A continuación, ejecuta el siguiente comando para autenticarte con ElevenLabs:

```bash
elevenlabs auth login
```

Se abrirá una ventana del navegador para autenticarte mediante OAuth. La CLI verificará las credenciales y las almacenará de forma segura.

#### Crea el agente

Crea tu primer agente con la plantilla de asistente:

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

#### Envía el agente a la plataforma de ElevenLabs

```bash
elevenlabs agents push
```

Esto sube la configuración local de tu agente a la plataforma de ElevenLabs.

#### Prueba el agente

El agente recién creado se puede probar de varias maneras, pero la más rápida es usar el [panel de ElevenLabs](https://elevenlabs.io/app/agents). Desde el panel, selecciona tu agente y haz clic en el botón **Test AI agent**.

> **Info**
>
> El panel web utiliza nuestro [SDK de React](/docs/es/eleven-agents/libraries/react) internamente para gestionar conversaciones en tiempo real.

Si prefieres probar rápidamente el agente en tu propio sitio web, puedes usar el widget de Agent. Usa la CLI para generar el fragmento HTML:

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

El ID del agente se registra en `agents.json` al enviar los cambios, y `elevenlabs agents status` lo muestra. Esto generará el fragmento HTML que podrás pegar directamente en tu sitio web.

#### Crear un agente mediante la API

#### Crea una clave de API

[Crea una clave de API en el panel aquí](https://elevenlabs.io/app/settings/api-keys), que usarás para [acceder a la API](/docs/es/api-reference/authentication) de forma segura.

Guarda la clave como un secreto gestionado y pásala a los SDK como variable de entorno mediante un archivo `.env` o directamente en la configuración de tu aplicación, según prefieras.

**`.env`**

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

#### Instala el SDK

#### SDK

También usaremos la biblioteca `dotenv` para cargar nuestra clave de API desde una variable de entorno.

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

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

#### CLI

Instala la CLI de ElevenLabs. Recomendamos Homebrew (macOS) y Scoop (Windows).

**`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**
>
> ¿Trabajas con un asistente de programación con IA? Ejecuta `elevenlabs generate-skills` en tu proyecto para crear un
> `SKILL.md` para cada grupo de comandos en `skills/`, para que tu asistente conozca todas las funciones de la CLI
> sin que tengas que pegar la documentación. Usa `--output-dir` para guardarlos en otro lugar. Esto lee la definición de la API
> integrada en la propia CLI, por lo que no necesita una clave de API y funciona sin conexión; además, se mantiene al día con
> la versión de la CLI que tengas instalada.

Después, autentícate; se abrirá el navegador para autorizar la CLI:

```bash
elevenlabs auth login
```

#### Crea el agente

Crea un archivo nuevo llamado `create_agent.py` o `createAgent.mts`, según el lenguaje que elijas, y añade el siguiente código:

```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**
>
> El agente creado anteriormente tendrá la etiqueta `"test"`, que resulta útil para clasificar y filtrar el agente. Por ejemplo, para distinguir entre agentes de prueba y agentes de producción.

#### Ejecuta el código

```python
python create_agent.py
```

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

Lo anterior generará un agente con algunos ajustes básicos e imprimirá el ID del agente en la consola. Personalizaremos el agente en un paso posterior.

#### Prueba el agente

El agente recién creado se puede probar de varias maneras, pero la más rápida es usar el [panel de ElevenLabs](https://elevenlabs.io/app/agents). Desde el panel, selecciona tu agente y haz clic en el botón **Test AI agent**.

> **Info**
>
> El panel web utiliza nuestro [SDK de React](/docs/es/eleven-agents/libraries/react) internamente para gestionar conversaciones en tiempo real.

Si prefieres probar rápidamente el agente en tu propio sitio web, puedes usar el widget de Agent. Solo tienes que pegar el siguiente fragmento HTML en tu sitio web y sustituir `agent-id` por el ID de tu agente.

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

Consulta la pestaña de SDK para saber cómo integrar el agente en tu sitio web o aplicación usando los SDK disponibles.

## Siguientes pasos

Como continuación de esta guía de inicio rápido, puedes hacer que tu agente sea más eficaz integrando:

* [Bases de conocimientos](/docs/es/eleven-agents/customization/knowledge-base) para proporcionarle información específica del dominio.
* [Herramientas](/docs/es/eleven-agents/customization/tools) para permitirle realizar tareas en tu nombre.
* [Autenticación](/docs/es/eleven-agents/customization/authentication) para restringir el acceso a determinadas conversaciones.
* [Evaluación del éxito](/docs/es/eleven-agents/customization/agent-analysis/success-evaluation) para analizar conversaciones y mejorar su rendimiento.
* [Recopilación de datos](/docs/es/eleven-agents/customization/agent-analysis/data-collection) para recopilar datos sobre las conversaciones y mejorar su rendimiento.
* [Retención de conversaciones](/docs/es/eleven-agents/customization/privacy/retention) para consultar el historial de conversaciones y mejorar su rendimiento.