वेबहुक टूल्स
अपने असिस्टेंट को बाहरी डेटा और सिस्टम्स से कनेक्ट करें।
टूल्स आपके असिस्टेंट को बाहरी डेटा और सिस्टम से कनेक्ट करने में मदद करते हैं। आप ऐसे टूल्स का एक सेट तय कर सकते हैं, जिनका असिस्टेंट इस्तेमाल कर सके, और बातचीत के आधार पर ज़रूरत पड़ने पर असिस्टेंट उनका इस्तेमाल करेगा।
ओवरव्यू
कई ऐप्लिकेशन में असिस्टेंट को रीयल-टाइम जानकारी पाने के लिए बाहरी APIs कॉल करने की ज़रूरत होती है। टूल्स आपके असिस्टेंट को थर्ड-पार्टी ऐप्स के लिए बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने की क्षमता देते हैं, ताकि आप रीयल-टाइम जानकारी पा सकें।
यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं, जहां टूल्स उपयोगी हो सकते हैं:
- डेटा फ़ेच करना: यूज़र को जवाब देने से पहले असिस्टेंट को किसी भी REST-सक्षम डेटाबेस या थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशन से रीयल-टाइम डेटा पाने की सुविधा दें।
- कार्रवाई करना: बातचीत के आधार पर असिस्टेंट को प्रमाणित कार्रवाइयां ट्रिगर करने दें, जैसे मीटिंग शेड्यूल करना या ऑर्डर रिटर्न शुरू करना।
ऐप्लिकेशन UIs के साथ इंटरैक्ट करने या क्लाइंट-साइड इवेंट ट्रिगर करने के लिए, इसके बजाय क्लाइंट टूल्स का इस्तेमाल करें।
टूल कॉन्फ़िगरेशन
ElevenLabs एजेंट्स को बाहरी APIs के साथ इंटरैक्ट करने के लिए टूल्स से लैस किया जा सकता है। पारंपरिक रिक्वेस्ट के विपरीत, असिस्टेंट आपके दिए गए बातचीत और पैरामीटर विवरणों के आधार पर query, body और path पैरामीटर डाइनैमिक रूप से जनरेट करता है।
सभी टूल कॉन्फ़िगरेशन और पैरामीटर विवरण असिस्टेंट को यह तय करने में मदद करते हैं कि इन टूल्स का इस्तेमाल कब और कैसे करना है। टूल के इस्तेमाल को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित करने के लिए, इन कॉल्स का क्रम और लॉजिक तय करने हेतु असिस्टेंट का सिस्टम प्रॉम्प्ट अपडेट करें। इसमें शामिल है:
- कौन सा टूल इस्तेमाल करना है और किन स्थितियों में।
- टूल को ठीक से काम करने के लिए किन पैरामीटर्स की ज़रूरत है।
- रिस्पॉन्स को कैसे हैंडल करना है।
कॉन्फ़िगरेशन
ऑथेंटिकेशन
हेडर्स
पाथ पैरामीटर्स
बॉडी पैरामीटर्स
क्वेरी पैरामीटर्स
डाइनैमिक वेरिएबल असाइनमेंट
टूल के उद्देश्य को बताने के लिए एक उच्च-स्तरीय Name और Description तय करें। इससे LLM को टूल समझने और यह जानने में मदद मिलती है कि इसे कब कॉल करना है।
अगर API को path पैरामीटर्स चाहिए, तो URL path में वेरिएबल्स को कर्ली ब्रेसेस {} में रखें,
उदाहरण के लिए: /api/resource/{id}, जहां id एक path पैरामीटर है।

गाइड
इस गाइड में, हम एक मौसम असिस्टेंट बनाएंगे जो किसी भी जगह की रीयल-टाइम मौसम जानकारी दे सके। असिस्टेंट जगह के नामों को निर्देशांकों में बदलने और सटीक मौसम डेटा पाने के लिए अपने भौगोलिक ज्ञान का इस्तेमाल करेगा।
मौसम टूल कॉन्फ़िगर करें
मौसम टूल https://api.open-meteo.com/v1/forecast को GET रिक्वेस्ट भेजता है, जिसमें LLM द्वारा दिए गए latitude और longitude path पैरामीटर्स होते हैं।
डैशबोर्ड से जोड़ें
CLI से जोड़ें
API से जोड़ें
अपने एजेंट सेटिंग्स पेज के Agent सेक्शन में, Add Tool चुनें। Tool Type के रूप में Webhook चुनें, फिर इन वैल्यू के साथ मौसम API इंटीग्रेशन कॉन्फ़िगर करें:
LLM Prompt वैल्यू टाइप के साथ दो path पैरामीटर्स जोड़ें:
इस टूल के लिए API key की ज़रूरत नहीं है। अगर इसकी ज़रूरत हो, तो इसे हेडर्स में पास किया जाना चाहिए और secret के रूप में स्टोर किया जाना चाहिए।
ऑर्केस्ट्रेशन
इस सिस्टम प्रॉम्प्ट के साथ अपने असिस्टेंट को मौसम संबंधी क्वेरीज़ समझदारी से हैंडल करने के लिए कॉन्फ़िगर करें:
अलग-अलग जगहों के मौसम के बारे में पूछकर अपने असिस्टेंट को टेस्ट करें। असिस्टेंट को खास जगहों (“What’s the weather in Tokyo?”) को हैंडल करना चाहिए और सामान्य क्वेरीज़ (“How’s the weather looking today?”) के बाद स्पष्टीकरण मांगना चाहिए।
समर्थित ऑथेंटिकेशन तरीके
ElevenLabs एजेंट्स आपके टूल्स को बाहरी APIs से सुरक्षित रूप से कनेक्ट करने के लिए कई ऑथेंटिकेशन तरीकों का समर्थन करता है। ऑथेंटिकेशन तरीकों को आपके एजेंट सेटिंग्स में कॉन्फ़िगर किया जाता है और फिर ज़रूरत के अनुसार अलग-अलग टूल्स से कनेक्ट किया जाता है।

कॉन्फ़िगर हो जाने के बाद, आप इन ऑथेंटिकेशन तरीकों को अपने टूल्स से कनेक्ट कर सकते हैं और टूल कॉन्फ़िगरेशन में कस्टम हेडर्स मैनेज कर सकते हैं:

OAuth2 क्लाइंट क्रेडेंशियल्स
OAuth2 client credentials flow को अपने आप हैंडल करता है। अपने client ID, client secret और token URL (जैसे, https://api.example.com/oauth/token) के साथ कॉन्फ़िगर करें। वैकल्पिक रूप से comma-separated वैल्यू के रूप में scopes और अतिरिक्त JSON पैरामीटर्स तय करें। अपने एजेंट सेटिंग्स पेज के Agent सेक्शन में Workspace Auth Connections पर Add Auth क्लिक करके सेट अप करें।
OAuth2 JWT
OAuth 2.0 JWT Bearer flow के लिए JSON Web Token ऑथेंटिकेशन का इस्तेमाल करता है। इसके लिए आपका JWT signing secret, token URL और algorithm (डिफ़ॉल्ट: HS256) ज़रूरी है। issuer, audience और subject समेत JWT claims कॉन्फ़िगर करें। वैकल्पिक रूप से key ID, expiration (डिफ़ॉल्ट: 3600 सेकंड), scopes और अतिरिक्त पैरामीटर्स सेट करें। अपने एजेंट सेटिंग्स पेज के Agent सेक्शन में Workspace Auth Connections पर Add Auth क्लिक करके सेट अप करें।
बेसिक ऑथेंटिकेशन
HTTP Basic Auth को सपोर्ट करने वाले APIs के लिए सरल username और password ऑथेंटिकेशन। अपने एजेंट सेटिंग्स पेज के Agent सेक्शन में Workspace Auth Connections पर Add Auth क्लिक करके सेट अप करें।
Bearer टोकन्स
टोकन-आधारित ऑथेंटिकेशन जो आपकी bearer token वैल्यू को रिक्वेस्ट हेडर में जोड़ता है। टूल कॉन्फ़िगरेशन में हेडर जोड़कर, हेडर टाइप के रूप में Secret चुनकर और Create New Secret क्लिक करके कॉन्फ़िगर करें।
कस्टम हेडर्स
प्रोप्रायटरी ऑथेंटिकेशन तरीकों के लिए किसी भी नाम और वैल्यू वाले कस्टम ऑथेंटिकेशन हेडर्स जोड़ें। टूल कॉन्फ़िगरेशन में हेडर जोड़कर और उसका name और value तय करके कॉन्फ़िगर करें।
सर्वोत्तम तरीके
टूल्स के नाम सहज रखें और विस्तृत descriptions दें
अगर आपको लगता है कि assistant सही टूल्स को कॉल नहीं कर रहा है, तो आपको टूल के names और descriptions अपडेट करने पड़ सकते हैं, ताकि assistant को बेहतर तरीके से समझ आए कि हर टूल कब चुनना है। टूल और argument names को छोटा करने के लिए abbreviations या acronyms इस्तेमाल न करें।
आप यह भी बता सकते हैं कि किसी टूल को कब कॉल करना चाहिए। Complex tools के लिए, हर argument का description शामिल करें, ताकि assistant को पता हो कि उस argument को पाने के लिए यूज़र से क्या पूछना है।
टूल parameters के नाम सहज रखें और विस्तृत descriptions दें
टूल parameters के लिए स्पष्ट और descriptive names इस्तेमाल करें। अगर लागू हो, तो description में parameter का expected format बताएं (जैसे किसी date के लिए YYYY-mm-dd या dd/mm/yy)।
अपने assistant के system prompt में टूल्स को कैसे और कब कॉल करना है, इसकी अतिरिक्त जानकारी देने पर विचार करें
अपने system prompt में स्पष्ट निर्देश देने से assistant की टूल-कॉलिंग accuracy काफ़ी बेहतर हो सकती है। उदाहरण के लिए, assistant को इस तरह के निर्देश दें:
Complex scenarios के लिए context दें। उदाहरण के लिए:
LLM चयन
टूल्स इस्तेमाल करते समय, हम GPT 6 या Claude Sonnet 5.5 जैसे high intelligence models चुनने की सलाह देते हैं।
यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि function calls की सफलता में LLM का चयन अहम होता है। कुछ LLMs को conversation से relevant parameters निकालने में मुश्किल हो सकती है।
टूल कॉल साउंड्स
यूज़र अनुभव बेहतर बनाने के लिए आप टूल के चलने के दौरान चलने वाला ambient ऑडियो कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। टूल कॉल साउंड्स के बारे में और जानें।