ElevenLabs가 ElevenAgent의 오케스트레이션 엔진을 공개하며, 실시간 대화에 100ms 미만의 오버헤드를 적용하는 저지연 아키텍처를 강조했어요.
ElevenAgent는 OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 LLM 제공업체의 모델과 ElevenLabs 자체 모델을 활용하여 응답 파이프라인의 다양한 단계에서 각 모델의 강점을 활용해요.
독립형 에이전트는 지식 격차를 피하고 유연성을 확보하는 데 적합하며, ElevenLabs는 대화 맥락 구축, 지식 기반 활용, 도구 호출 등을 통해 에이전트의 성능을 최적화해요.
ElevenLabs의 지식 기반은 RAG (Retrieval-Augmented Generation)를 기반으로 하며, 최신 사용자 입력이 명시적인 질문이 없더라도 관련 문서를 안정적으로 검색할 수 있도록 최적화됐어요.
ElevenLabs는 도구 설명을 통해 언어 모델이 도구 사용에 대한 맥락을 이해하도록 돕고, 시스템 프롬프트에 도구 호출 조건을 명시하여 에이전트의 성능을 향상시키고 있어요.