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エージェントを構築し、デプロイし、数分以内に最初の通話を実行します。

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前提条件

  • 無料の Cartesia アカウント（こちらから登録）
  • Python 3.9+
  • LLM API キー（Anthropic、OpenAI、Google など）
  • uv（Python のパッケージおよびプロジェクト管理ツール）

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CLI のインストール

curl -fsSL https://cartesia.sh | sh
cartesia auth login

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uv のインストール

uv をインストールします。依存関係と仮想環境を管理するための高速な Python パッケージマネージャーです。 
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

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エージェントを作成する

新しいプロジェクトを作成して依存関係をインストールします。uv が仮想環境を自動的にセットアップし、パッケージを管理します。 
uv init my-voice-agent && cd my-voice-agent
uv add cartesia-line
main.py を作成します： 
import os
from line.llm_agent import LlmAgent, LlmConfig, end_call
from line.voice_agent_app import VoiceAgentApp

async def get_agent(env, call_request):
    return LlmAgent(
        model="anthropic/claude-haiku-4-5-20251001", # Or "gpt-5-nano", "gemini/gemini-2.5-flash", etc.
        api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"),
        tools=[end_call],
        config=LlmConfig(
            system_prompt="You are a helpful assistant.",
            introduction="Hello! How can I help you today?",
        ),
    )

app = VoiceAgentApp(get_agent=get_agent)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

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ローカルでテストする

エージェントサーバーを起動します。 
ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key PORT=8000 uv run python main.py
別のターミナルで、以下を実行するだけでエージェントとチャットできます： 
cartesia chat 8000
これにより、デプロイ前にエージェントの推論をテストできます。

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デプロイ

プロジェクトをリンクしてデプロイします。 
cartesia init    # Choose "Create new" and name your agent
cartesia deploy
エージェントは Cartesia のマネージドランタイム上で 30 秒以内にデプロイされます。

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環境変数を設定する

デプロイされたエージェント用に API キーを設定します。 
cartesia env set ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key
または .env ファイルからインポートします： 
cartesia env set --from .env

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通話を発信する

電話からエージェントに発信します。 
cartesia call +1XXXXXXXXXX
または プレイグラウンド から Web 経由で発信します。

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次のステップ

ツールを追加

データベース、API、外部サービスに接続する

プロンプトを設定

システムプロンプトと会話フローをカスタマイズする

WebSocket API

WebSocket 経由で Web クライアントを接続する

エージェントビルダー

プレイグラウンドで視覚的にエージェントを構築する