빠른 시작 | ElevenLabs Documentation

이 가이드에서는 첫 번째 대화형 에이전트를 만드는 방법을 알아봅니다. 이를 기반으로 비즈니스 사용 사례에 맞춘 대화형 워크플로를 구축할 수 있습니다.

ElevenLabs 에이전트 스킬을 사용하면 AI 코딩 어시스턴트에서 음성 에이전트를 구축하고 관리할 수 있습니다.

npx skills add elevenlabs/skills --skill agents

호스팅 MCP 서버를 Claude 또는 다른 MCP 클라이언트에 연결하면 자연어로 에이전트를 만들고 관리할 수도 있습니다.

시작하기

ElevenLabs 에이전트는 ElevenAgents 대시보드, ElevenLabs API, Agents CLI 또는 호스팅 MCP 서버를 통해 관리할 수 있습니다.

첫 번째 에이전트 만들기

이 빠른 시작 가이드에서는 먼저 API 또는 웹 대시보드를 통해 에이전트를 만듭니다. 그런 다음 웹사이트에 임베드하거나 ElevenLabs 대시보드에서 에이전트를 테스트합니다.

웹 대시보드에서 에이전트 구축

CLI로 에이전트 구축

API로 에이전트 구축

이 가이드에서는 제품, 문서 또는 서비스에 관한 질문에 답할 수 있는 대화형 지원 어시스턴트를 만듭니다. 이 어시스턴트는 웹사이트나 앱에 임베드하여 고객에게 실시간 지원을 제공할 수 있습니다.

ElevenLabs에 로그인

elevenlabs.io로 이동하여 로그인하거나 계정을 만드세요.

새 어시스턴트 만들기

ElevenLabs 대시보드에서 이름을 입력하고 Blank template 옵션을 선택하여 새 어시스턴트를 만드세요.

어시스턴트 동작 구성

Agent 탭으로 이동하여 어시스턴트의 동작을 구성하세요. 다음을 설정합니다.

첫 메시지

사용자가 대화를 시작할 때 어시스턴트가 처음으로 소리 내어 말할 메시지입니다.

첫 메시지

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

시스템 프롬프트

이 프롬프트는 어시스턴트의 동작, 작업 및 성격을 안내합니다.

다음 예시를 회사 정보에 맞게 맞춤 설정하세요.

시스템 프롬프트

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.

지식 베이스 추가

Knowledge Base 섹션으로 이동하여 비즈니스에 관한 컨텍스트를 어시스턴트에 제공하세요.

관련 문서와 외부 리소스 링크를 업로드할 수 있습니다.

문서, FAQ 및 기타 리소스를 포함하여 어시스턴트가 고객 문의에 응답할 수 있도록 하세요.
어시스턴트가 정확하고 최신 정보를 제공하도록 지식 베이스를 최신 상태로 유지하세요.

다음으로 어시스턴트의 음성을 구성합니다.

음성 선택

Voice 탭에서 보이스 라이브러리의 음성 중 어시스턴트에 가장 잘 맞는 음성을 선택하세요.

더 높은 품질의 음성, 모델 및 LLM을 사용하면 응답 시간이 늘어날 수 있습니다. 최적의 고객 경험을 위해 어시스턴트의 예상 사용 사례에 따라 품질과 지연 시간의 균형을 맞추세요.

어시스턴트 테스트

Test AI agent 버튼을 누르고 어시스턴트와 대화해 보세요.

대화를 분석하고 어시스턴트 성능을 개선할 수 있도록 평가 기준과 데이터 수집을 구성하세요.

평가 기준 구성

어시스턴트 설정의 Analysis 탭으로 이동하여 대화 평가를 위한 맞춤 기준을 정의하세요.

모든 대화 기록은 특정 목표가 달성되었는지 확인하기 위해 LLM에 전달됩니다. 결과는 선택한 결과에 대한 근거와 함께 success, failure 또는 unknown으로 표시됩니다.

이름이 solved_user_inquiry인 평가 기준을 추가해 보겠습니다.

프롬프트

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.

데이터 수집 구성

Data collection 섹션에서 각 대화에서 추출할 세부 정보를 구성하세요.

Add item을 클릭하고 다음과 같이 구성하세요.

데이터 유형: “string” 선택
식별자: 이 데이터 포인트의 고유 식별자 입력: user_question
설명: 기록에서 특정 데이터를 추출하는 방법에 관해 LLM에 자세한 지침을 제공하세요.

프롬프트

Extract the user's questions & inquiries from the conversation.

고객 역할을 맡아 어시스턴트를 테스트해 보세요. 질문하고 응답을 평가한 뒤, 성능이 만족스러울 때까지 프롬프트를 조정하세요.

대화 기록 보기

Call history 탭에서 각 대화의 평가 결과와 수집된 데이터를 확인하세요.

일반적인 문제와 패턴을 파악할 수 있도록 대화 기록을 정기적으로 검토하세요.

새로 만든 에이전트는 여러 방식으로 테스트할 수 있지만, 가장 빠른 방법은 ElevenLabs 대시보드를 사용하는 것입니다.

웹 대시보드는 내부적으로 React SDK를 사용하여 실시간 대화를 처리합니다.

대신 자체 웹사이트에서 에이전트를 빠르게 테스트하려면 Agent 위젯을 사용할 수 있습니다. 다음 HTML 스니펫을 웹사이트에 붙여넣고 agent-id를 에이전트 ID로 바꾸세요.

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

다음 단계

이 빠른 시작 가이드의 다음 단계로, 다음을 통합하여 에이전트의 효과를 높일 수 있습니다.

지식 베이스: 도메인별 정보를 제공할 수 있습니다.
도구: 사용자를 대신해 작업을 수행할 수 있습니다.
인증: 특정 대화에 대한 접근을 제한할 수 있습니다.
성공 평가: 대화를 분석하고 성능을 개선할 수 있습니다.
데이터 수집: 대화에 관한 데이터를 수집하고 성능을 개선할 수 있습니다.
대화 보존: 대화 기록을 확인하고 성능을 개선할 수 있습니다.