🧠 So baust du einen KI-Voice-Agenten mit ElevenLabs & n8n

Self-Hosted Voice KI trifft Automatisierung – ganz ohne Code

KI-Anrufe stecken im deutschsprachigen Raum noch in den Kinderschuhen – dabei bieten sie enormes Potenzial. In diesem Artikel zeige ich dir, wie du in wenigen Schritten einen eigenen Voice-Agenten mit ElevenLabs erstellst und diesen mit einem n8n-Workflow verbindest. So entsteht ein intelligenter KI-Telefonagent, der beispielsweise Fragen zu einer Immobilie rund um die Uhr beantworten kann, automatisiert Daten abruft und sogar Termine vereinbart.

Das Beste: Alles läuft auf deiner eigenen Infrastruktur – per Webhook, Pinecone Vektordatenbank und Google Sheets. Kein technisches Vorwissen nötig.

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Warum KI-Sprachanrufe mehr als ein Gimmick sind

Stell dir vor: Jemand läuft durch die Stadt, sieht im Schaufenster ein Immobilienangebot – und scannt den QR-Code daneben. Statt auf eine Website zu stoßen, wird er direkt mit einem Voice-Agent verbunden, der Fragen zur Wohnung beantwortet. Genau das ist möglich, wenn du ElevenLabs mit n8n kombinierst.

Dieser Voice-Agent kann:

• selbstständig auf deine Datenbanken zugreifen
• Fragen beantworten wie „Gibt es eine Bushaltestelle in der Nähe?“ oder „Wie hoch ist der Kaufpreis?“
• Gespräche natürlich führen, pausieren oder sogar unterbrechen lassen
• Daten aktualisieren oder weiterleiten – z. B. an dein CRM oder Buchungstool

Schritt 1: Die Datengrundlage vorbereiten

Im Beispiel wurde ein Google Sheet als Datenquelle verwendet. Das Dokument enthält Informationen zur Immobilie: Baujahr, Wohnfläche, Preis, Verkehrsanbindung und besondere Merkmale wie Terrasse oder Garage.

Diese Daten werden mithilfe eines Mini-Workflows in eine Vektordatenbank (Pinecone) hochgeladen. Der Vorteil: KI-Agenten können so Inhalte semantisch analysieren und präzise abrufen – ideal für natürlich wirkende Dialoge.

Schritt 2: n8n-Workflow mit Webhook einrichten

Innerhalb von n8n wird ein Webhook erstellt, der auf Anfragen von außen (also von ElevenLabs) reagiert. Der Workflow sieht dabei so aus:

• Webhook-Trigger (statt manuellem Start)
• Google Drive Node zur Anbindung des Sheets
• Pinecone Node, um Daten in den Vector Store zu laden
• Optional: ein KI-Agent zur Logiksteuerung

Die Kommunikation erfolgt über JSON – ElevenLabs sendet eine Anfrage, n8n verarbeitet die Daten und sendet die Antwort zurück.

Schritt 3: ElevenLabs Voice-Agent konfigurieren

In ElevenLabs wird ein neuer Agent erstellt – Sprache: Deutsch. Dabei gibst du folgende Elemente an:

• Begrüßungstext, z. B.: „Hallo, ich bin Ihr Immobilienberater für die Zweizimmerwohnung in Cottbus.“
• Systemprompt (ähnlich wie bei ChatGPT), z. B.:
  „Du bist ein spezialisierter Immobilienberater. Deine Aufgabe ist es, Fragen zu dieser Immobilie mithilfe der Pinecone-Datenbank zu beantworten – klar, freundlich und vollständig.“
• Sprachmodell: z. B. Gemini 1.5 Flash (schnelle Antwortzeit)
• Webhook-Verknüpfung zu n8n: Damit werden Antworten live generiert

Im Tool-Bereich von ElevenLabs fügst du den Webhook als „Custom Tool“ hinzu, gibst Methode und URL an – und schon ist dein Voice-Agent einsatzbereit.

Erweiterungsideen für echte Business-Anwendung

Der fertige Agent kann bereits Fragen beantworten. Doch das System ist beliebig erweiterbar:

• Terminbuchungen per Spracheingabe
• Leads automatisch erfassen und an ein CRM senden
• Mehrsprachige Antworten je nach Anrufer
• Dynamische Gesprächsverläufe auf Basis von Benutzerprofilen

Weil alles über Webhooks und n8n gesteuert wird, sind deiner Kreativität kaum Grenzen gesetzt.

Fazit: Voice-Agenten mit KI bauen – einfach, skalierbar, beeindruckend

Mit Tools wie ElevenLabs und n8n kannst du in kurzer Zeit leistungsfähige KI-Sprachagenten erstellen – auf eigener Infrastruktur, mit deinen Daten und nahezu beliebigen Automatisierungen. Ob für Immobilien, Support oder E-Commerce: Der Einsatzbereich ist riesig.

Wenn du schon heute beginnst, kannst du mitgestalten, wie Sprach-KI morgen genutzt wird.

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