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Neste guia, você aprenderá a criar seu primeiro agente conversacional. Ele servirá como base para criar fluxos de trabalho conversacionais adaptados aos casos de uso da sua empresa.

Use a habilidade de agentes da ElevenLabs para criar e gerenciar agentes de voz pelo seu assistente de programação com IA:

npx skills add elevenlabs/skills --skill agents

Você também pode conectar o servidor MCP hospedado ao Claude ou a qualquer outro cliente MCP para criar e gerenciar agentes por meio de linguagem natural.

Primeiros passos

Os Agentes da ElevenLabs podem ser gerenciados pelo painel do ElevenAgents, pela API da ElevenLabs, pela CLI de Agentes ou pelo servidor MCP hospedado.

Criando seu primeiro agente

Neste guia de início rápido, começaremos criando um agente pela API ou pelo painel web. Em seguida, testaremos o agente, incorporando-o ao seu site ou pelo painel da ElevenLabs.

Criar um agente pelo painel web

Criar um agente pela CLI

Criar um agente pela API

Neste guia, criaremos um assistente conversacional de suporte capaz de responder a perguntas sobre seu produto, documentação ou serviço. Esse assistente pode ser incorporado ao seu site ou app para oferecer suporte em tempo real aos seus clientes.

Acesse a ElevenLabs

Acesse elevenlabs.io e entre na sua conta ou crie uma.

Crie um novo assistente

No Painel da ElevenLabs, crie um novo assistente inserindo um nome e selecionando a opção Blank template.

Configure o comportamento do assistente

Acesse a aba Agent para configurar o comportamento do assistente. Defina o seguinte:

Primeira mensagem

Esta é a primeira mensagem que o assistente falará quando um usuário iniciar uma conversa.

First message

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

Prompt de sistema

Este prompt orienta o comportamento, as tarefas e a personalidade do assistente.

Personalize o exemplo a seguir com os dados da sua empresa:

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.

Adicione uma base de conhecimento

Acesse a seção Knowledge Base para fornecer ao seu assistente contexto sobre sua empresa.

Aqui você pode fazer upload de documentos relevantes e links para recursos externos:

Inclua documentação, perguntas frequentes e outros recursos para ajudar o assistente a responder às dúvidas dos clientes.
Mantenha a base de conhecimento atualizada para garantir que o assistente forneça informações precisas e atuais.

Em seguida, configuraremos a voz do seu assistente.

Selecione uma voz

Na aba Voice, escolha na Voice Library a voz que melhor combina com seu assistente:

Usar vozes, modelos e LLMs de maior qualidade pode aumentar o tempo de resposta. Para uma experiência ideal para o cliente, equilibre qualidade e latência com base no caso de uso esperado do seu assistente.

Teste seu assistente

Clique no botão Test AI agent e tente conversar com seu assistente.

Configure critérios de avaliação e coleta de dados para analisar conversas e melhorar o desempenho do seu assistente.

Configure critérios de avaliação

Acesse a aba Analysis nas configurações do seu assistente para definir critérios personalizados de avaliação das conversas.

A transcrição de cada conversa é enviada ao LLM para verificar se objetivos específicos foram alcançados. Os resultados serão success, failure ou unknown, acompanhados de uma justificativa que explica o resultado escolhido.

Vamos adicionar um critério de avaliação chamado solved_user_inquiry:

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.

Configure a coleta de dados

Na seção Data collection, configure os dados que serão extraídos de cada conversa.

Clique em Add item e configure o seguinte:

Tipo de dados: selecione “string”
Identificador: insira um identificador único para este dado: user_question
Descrição: forneça instruções detalhadas ao LLM sobre como extrair os dados específicos da transcrição:

Prompt

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

Teste seu assistente se passando por um cliente. Faça perguntas, avalie as respostas e ajuste os prompts até ficar satisfeito com o desempenho.

Veja o histórico de conversas

Veja os resultados das avaliações e os dados coletados de cada conversa na aba Call history.

Revise regularmente o histórico de conversas para identificar problemas e padrões comuns.

O agente recém-criado pode ser testado de várias formas, mas a maneira mais rápida é usar o painel da ElevenLabs.

O painel web usa nosso SDK React internamente para lidar com conversas em tempo real.

Se preferir testar rapidamente o agente no seu próprio site, você pode usar o widget de Agente. Basta colar o snippet HTML a seguir no seu site, substituindo agent-id pelo ID do seu agente.

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

Próximas etapas

Como continuação deste guia de início rápido, você pode tornar seu agente mais eficaz integrando:

Bases de conhecimento para equipá-lo com informações específicas do domínio.
Ferramentas para permitir que ele execute tarefas em seu nome.
Autenticação para restringir o acesso a determinadas conversas.
Avaliação de sucesso para analisar conversas e melhorar o desempenho.
Coleta de dados para coletar dados sobre conversas e melhorar o desempenho.
Retenção de conversas para ver o histórico de conversas e melhorar o desempenho.