agents について
ElevenLabs Agents Platformは、音声AIエージェントの構築と管理に使うツールキットです。CLIとSDKに加え、LLMやツールの設定、Webサイトへの埋め込み、発信通話に対応します。
主な機能
- 01CLIでのエージェント作成と管理
- 02Python・JavaScript SDK対応
- 03複数LLMプロバイダーの設定
- 04Webhook・クライアント・システムツールの追加
- 05Webサイトへのエージェント埋め込み
- 06Twilio経由の発信通話
活用シーン
- 01CLIテンプレートから音声エージェントを作成
- 02Webアプリでエージェントのセッションを接続
- 03API呼び出しやブラウザー操作をエージェントに追加
- 04エージェントから発信通話を実行
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ calesthio/ openmontage --skill agentsインストール後、Claude Code で/agentsを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
references/agent-configuration.mdclient-tools.mdinstallation.mdoutbound-calls.mdwidget-embedding.md詳細
ElevenLabs エージェントプラットフォーム
自然な会話、複数の LLM プロバイダー、カスタムツール、簡単な Web 埋め込みに対応した音声 AI エージェントを構築できます。
セットアップ: CLI と SDK のセットアップについては、インストールガイドを参照してください。
CLI でクイックスタート
エージェントの作成と管理には、ElevenLabs CLI の使用をおすすめします。
# Install CLI and authenticate
npm install -g @elevenlabs/cli
elevenlabs auth login
# Initialize project and create an agent
elevenlabs agents init
elevenlabs agents add "My Assistant" --template complete
# Push to ElevenLabs platform
elevenlabs agents push
利用可能なテンプレート: complete、minimal、voice-only、text-only、customer-service、assistant
Python
from elevenlabs import ElevenLabs
client = ElevenLabs()
agent = client.conversational_ai.agents.create(
name="My Assistant",
enable_versioning=True,
conversation_config={
"agent": {
"first_message": "Hello! How can I help?",
"language": "en",
"prompt": {
"prompt": "You are a helpful assistant. Be concise and friendly.",
"llm": "gemini-2.0-flash",
"temperature": 0.7
}
},
"tts": {"voice_id": "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb"}
}
)
JavaScript
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
const client = new ElevenLabsClient();
const agent = await client.conversationalAi.agents.create({
name: "My Assistant",
enableVersioning: true,
conversationConfig: {
agent: {
firstMessage: "Hello! How can I help?",
language: "en",
prompt: {
prompt: "You are a helpful assistant.",
llm: "gemini-2.0-flash",
temperature: 0.7
}
},
tts: { voiceId: "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb" }
}
});
cURL
curl -X POST "https://api.elevenlabs.io/v1/convai/agents/create?enable_versioning=true" \
-H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "My Assistant", "conversation_config": {"agent": {"first_message": "Hello!", "language": "en", "prompt": {"prompt": "You are helpful.", "llm": "gemini-2.0-flash"}}, "tts": {"voice_id": "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb"}}}'
会話の開始
サーバー側(Python): クライアント接続用の署名付き URL を取得します。
signed_url = client.conversational_ai.conversations.get_signed_url(
agent_id="your-agent-id",
environment="staging",
)
クライアント側(JavaScript):
import { Conversation } from "@elevenlabs/client";
const conversation = await Conversation.startSession({
agentId: "your-agent-id",
environment: "staging",
onMessage: (msg) => console.log("Agent:", msg.message),
onUserTranscript: (t) => console.log("User:", t.message),
onError: (e) => console.error(e)
});
React フック:
import { useConversation } from "@elevenlabs/react";
const conversation = useConversation({ onMessage: (msg) => console.log(msg) });
// Get a signed URL for the target environment from your backend, then:
await conversation.startSession({ signedUrl: token });
設定
| プロバイダー | モデル |
|---|---|
| OpenAI | gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-4.1、gpt-4.1-mini、gpt-4.1-nano、gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4-turbo |
| Anthropic | claude-sonnet-4-6、claude-sonnet-4-5、claude-sonnet-4、claude-haiku-4-5、claude-3-7-sonnet、claude-3-5-sonnet、claude-3-haiku |
gemini-3.1-flash-lite-preview、gemini-3-pro-preview、gemini-3-flash-preview、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-flash-lite、gemini-2.0-flash、gemini-2.0-flash-lite | |
| ElevenLabs | glm-45-air-fp8、qwen3-30b-a3b、gpt-oss-120b |
| カスタム | custom-llm(独自のエンドポイントを使用) |
GET /v1/convai/llm/list を使用して、廃止状況、トークン数/コンテキストの上限、画像入力のサポートなどの機能フラグを含む、現在のモデルカタログを確認できます。
人気の音声: JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb(George)、EXAVITQu4vr4xnSDxMaL(Sarah)、onwK4e9ZLuTAKqWW03F9(Daniel)、XB0fDUnXU5powFXDhCwa(Charlotte)
応答の積極性: patient(ユーザーが話し終えるまで長く待機)、normal、eager(すばやく応答)
すべてのオプションについては、エージェント設定を参照してください。
ツール
Webhook、クライアント、または組み込みのシステムツールを使ってエージェントを拡張できます。ツールは conversation_config.agent.prompt 内で定義します。
ワークスペースの環境変数を使って、環境ごとにサーバーツールの URL、ヘッダー、認証接続を設定できます。また、{{system__conversation_history}} などのランタイムシステム変数を使い、必要に応じて会話の全コンテキストをツール呼び出しに渡せます。
"prompt": {
"prompt": "You are a helpful assistant that can check the weather.",
"llm": "gemini-2.0-flash",
"tools": [
# Webhook: server-side API call
{"type": "webhook", "name": "get_weather", "description": "Get weather",
"api_schema": {"url": "https://api.example.com/weather", "method": "POST",
"request_body_schema": {"type": "object", "properties": {"location": {"type": "string"}}, "required": ["location"]}}},
# Client: runs in the browser
{"type": "client", "name": "show_product", "description": "Display a product",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"productId": {"type": "string"}}, "required": ["productId"]}}
],
"built_in_tools": {
"end_call": {},
"transfer_to_number": {"transfers": [{"transfer_destination": {"type": "phone", "phone_number": "+1234567890"}, "condition": "User asks for human support"}]}
}
}
クライアントツールはブラウザーで実行されます。
clientTools: {
show_product: async ({ productId }) => {
document.getElementById("product").src = `/products/${productId}`;
return { success: true };
}
}
詳細なドキュメントについては、クライアントツールのリファレンスを参照してください。
ウィジェットの埋め込み
<elevenlabs-convai agent-id="your-agent-id"></elevenlabs-convai>
<script src="https://unpkg.com/@elevenlabs/convai-widget-embed" async type="text/javascript"></script>
属性を使ってカスタマイズできます:avatar-image-url、action-text、start-call-text、end-call-text。
すべてのオプションについては、ウィジェット埋め込みリファレンスを参照してください。
発信通話
Twilio 連携を使って、エージェントから電話を発信できます。
Python
response = client.conversational_ai.twilio.outbound_call(
agent_id="your-agent-id",
agent_phone_number_id="your-phone-number-id",
to_number="+1234567890",
call_recording_enabled=True
)
print(f"Call initiated: {response.conversation_id}")
JavaScript
const response = await client.conversationalAi.twilio.outboundCall({
agentId: "your-agent-id",
agentPhoneNumberId: "your-phone-number-id",
toNumber: "+1234567890",
callRecordingEnabled: true,
});
cURL
curl -X POST "https://api.elevenlabs.io/v1/convai/twilio/outbound-call" \
-H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"agent_id": "your-agent-id", "agent_phone_number_id": "your-phone-number-id", "to_number": "+1234567890", "call_recording_enabled": true}'
設定の上書きと動的変数については、発信通話リファレンスを参照してください。
エージェントの管理
CLI を使用(推奨)
# List agents and check status
elevenlabs agents list
elevenlabs agents status
# Import agents from platform to local config
elevenlabs agents pull # Import all agents
elevenlabs agents pull --agent <agent-id> # Import specific agent
# Push local changes to platform
elevenlabs agents push # Upload configurations
elevenlabs agents push --dry-run # Preview changes first
# Add tools
elevenlabs tools add-webhook "Weather API"
elevenlabs tools add-client "UI Tool"
プロジェクト構成
CLI はエージェントを管理するためのプロジェクト構成を作成します。
your_project/
├── agents.json # Agent definitions
├── tools.json # Tool configurations
├── tests.json # Test configurations
├── agent_configs/ # Individual agent configs
├── tool_configs/ # Individual tool configs
└── test_configs/ # Individual test configs
SDK の例
# List
agents = client.conversational_ai.agents.list()
# Get
agent = client.conversational_ai.agents.get(agent_id="your-agent-id")
# Update (partial - only include fields to change)
client.conversational_ai.agents.update(agent_id="your-agent-id", name="New Name")
client.conversational_ai.agents.update(agent_id="your-agent-id",
conversation_config={
"agent": {"prompt": {"prompt": "New instructions", "llm": "claude-sonnet-4"}}
})
# Delete
client.conversational_ai.agents.delete(agent_id="your-agent-id")
すべての設定オプションと SDK の例については、エージェント設定を参照してください。
エラー処理
try:
agent = client.conversational_ai.agents.create(...)
except Exception as e:
print(f"API error: {e}")
よくあるエラー:401(キーが無効)、404(見つかりません)、422(設定が無効)、429(レート制限)
リファレンス
- インストールガイド - SDK のセットアップと移行
- エージェント設定 - すべての設定オプションと CRUD の例
- クライアントツール - Webhook、クライアント、システムツール
- ウィジェット埋め込み - Web サイトへの統合
- 発信通話 - Twilio による電話発信の統合