Apresentando Testes para ElevenLabs Agents

Criar agentes conversacionais confiáveis não se resume apenas a elaborar o prompt perfeito. Cada atualização—seja ajustando um prompt, adicionando uma nova ferramenta ou mudando um workflow—pode introduzir regressões. É por isso que estamos animados em anunciar Testes de ElevenLabs Agents, uma nova maneira de validar e melhorar o desempenho dos seus agentes em escala.

Com cenários de teste integrados, você pode agora executar simulações estruturadas para aumentar a taxa de sucesso dos seus agentes em:

• Chamadas de ferramentas – valide que ferramentas externas são acionadas corretamente com verificações determinísticas dos parâmetros das ferramentas
• Transferências humanas – confirme transições suaves para o suporte humano
• Workflows complexos – garanta que jornadas de múltiplas etapas sejam concluídas sem problemas
• Guardrails - garanta que seus agentes permaneçam alinhados à marca, independentemente do input.

Crie, Automatize e Itere

Os testes não precisam começar do zero. Você pode criar testes para fluxos críticos ou gerar testes automaticamente a partir de conversas passadas com clientes.

Uma vez que os testes estejam em vigor, você pode iterar em prompts e workflows com confiança, sabendo que regressões serão detectadas cedo.

Reduza Riscos, Aumente a Confiança

Empresas confiam em agentes de voz para representar sua marca e manter a conformidade. Ao incorporar testes que espelham interações do mundo real, você reduz o risco de erros custosos e garante que seus agentes sigam consistentemente as diretrizes da marca e requisitos de conformidade.

Amigável para Desenvolvedores: Feito para CI/CD

Para desenvolvedores, os Testes de ElevenLabs Agents se integram perfeitamente aos seus pipelines de CI/CD. Cada pull request pode ser validado contra todos os seus cenários de teste, para que você detecte problemas antes que cheguem à produção.

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Comece a Testar Hoje

Confiabilidade e escalabilidade não são mais compromissos. Com a ElevenLabs, você pode construir, testar e lançar agentes conversacionais que desempenham de forma consistente em condições reais.

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