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ElevenLabs CLI v1 소개

작성자
Min Kim
Paul Asjes
Tadas Petra
게시일

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오늘 ElevenLabs CLI v1을 소개합니다. ElevenLabs API를 터미널에서 바로 사용할 수 있습니다.

코딩 에이전트는 이미 터미널에서 명령을 실행하고, 결과를 읽고, 심지어 점심을 주문하기도 합니다. ElevenLabs CLI는 에이전트를 우선으로 설계되어, 문서화가 잘된 명령어와 쉽게 파싱하고 연결할 수 있는 구조화된 JSON 결과를 제공합니다. --dry-run 모드로 워크스페이스에 영향을 주기 전에 모든 작업을 미리 확인할 수 있습니다.

CLI는 ElevenAgents에 에이전트-애즈-코드도 제공합니다. 워크스페이스의 모든 에이전트를 로컬 구성 파일로 가져와 코드베이스의 다른 부분처럼 편집하고, 정확한 diff를 미리 확인한 뒤 직접 또는 코딩 에이전트를 통해 프로덕션에 푸시할 수 있습니다.

macOS에서 설치

brew install elevenlabs/tap/elevenlabs

Windows

scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs

cURL

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh

하나의 인터페이스로 전체 플랫폼 관리

ElevenLabs의 OpenAPI 사양에 공개된 모든 ElevenLabs API 엔드포인트를 하위 명령어로 사용할 수 있습니다:

# list every agent in your workspace as structured JSON 
elevenlabs agents list --format json

# compose a song from a prompt
elevenlabs music compose --prompt "lo-fi track for a rainy afternoon" --output track.mp3

# speak a sentence and save the audio
elevenlabs text-to-speech convert --voice-id gPPH6SLdL8XSX6GNJ40G --text "Hello from the CLI" --output hello.mp3

에이전트-애즈-코드

에이전트-애즈-코드는 애플리케이션 코드를 다루듯 에이전트 구성을 관리합니다. 디스크의 파일에서 작업하면 CLI가 워크스페이스와 동기화합니다. 전체 workflow는 3개의 명령어로 이루어집니다.

elevenlabs agents pull              # every agent in your workspace becomes a local config file
# edit a config: change the greeting, swap the voice, update the prompt
elevenlabs agents push --dry-run    # preview exactly what would change, without changing anything
elevenlabs agents push              # apply

같은 workflow를 프로덕션에도 적용할 수 있습니다. 브랜치로 개발과 프로덕션을 분리하세요. 개발 브랜치에서는 테스트 전화번호와 더 저렴한 LLM을 사용하고, 프로덕션에서는 실제 번호와 최첨단 모델을 사용할 수 있습니다. 새 프로젝트에서는 elevenlabs agents init이 고객 지원과 같은 일반적인 구성에 사용할 수 있는 스타터 템플릿과 함께 모든 것을 스캐폴딩합니다.

소수의 에이전트라면 대시보드로도 관리할 수 있습니다. 하지만 수백 개의 고객 조직에 분산된 에이전트군을 관리하거나 다른 플랫폼에서 에이전트를 대량 마이그레이션해야 한다면, 확장 가능한 workflow는 파일과 버전 관리뿐입니다.

코딩 에이전트와 개발자를 위해 설계

CLI를 사용하는 에이전트는 사람과 다르게 실패합니다. 대화형 프롬프트에 응답할 수 없고, 끊임없이 재시도하며, 오류 메시지가 제공하는 정보를 바탕으로 학습합니다. CLI는 이러한 현실을 중심으로 설계되었습니다.

--help는 사람을 위한 것이고, --schema는 에이전트를 위한 것입니다. 모든 API 명령어는 타입이 지정된 입력, 각 입력의 위치, 필수 여부, 응답의 정확한 구조 같은 머신 리더블 계약을 출력합니다. 덕분에 에이전트는 추측 없이 유효한 호출을 구성할 수 있습니다.

$ elevenlabs text-to-speech convert --schema
{
  "operation": "text-to-speech.convert",
  "description": "Create speech",
  "binaryResponse": true,
  "input": {
    "properties": {
      "text": { "location": "body", "type": "string" },
      "voice_id": { "location": "path", "type": "string" },
      ...
    },
    "required": ["text", "voice_id"]
  }
}

오류도 에이전트가 활용할 정보를 제공합니다. 에이전트에는 파싱할 수 있는 JSON으로 오류가 반환됩니다. TTY를 통해 사람이 감지되면 대신 일반 오류 메시지가 표시됩니다. 둘 다 오류를 해결하는 방법을 안내합니다.

다음과 같은 잘못된 명령어가 주어졌을 때:

$ elevenlabs text-to-speech convert --text "Hello from the CLI"

에이전트는 다음 오류 메시지를 받습니다:

$ elevenlabs text-to-speech convert --text "Hello from the CLI"
{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Required parameter 'voice_id' is missing. Provide it via --voice-id or --params",
    "reason": "validationError"
  }
}

반면 사람에게는 더 읽기 쉽고 문제 해결 힌트가 포함된 다음 오류가 표시됩니다:

error[validation]:
 Required parameter 'voice_id' is missing. Provide it via --voice-id or --params
 Try `elevenlabs text-to-speech convert --help`

스킬까지 갖춘 완성형 도구

--help 및 --schema는 CLI에 내장된 매뉴얼입니다. 하지만 스킬은 한 단계 더 나아가 에이전트 구축, 음성 생성, 통화 전사 등 완전한 workflow를 코딩 에이전트에 알려줍니다.

프로젝트에 설치하세요:

elevenlabs generate-skills

에이전트는 이미 터미널에 있습니다. 이제 ElevenLabs 전체도 터미널에 있습니다. CLI를 설치하고 에이전트에 스킬을 제공한 뒤, 무엇을 만들어 내는지 확인하세요. 문서에서 시작하세요.

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