Visualizando Logs
- Como a configuração de Log Level em cada agente controla o que é registrado
- Onde encontrar os logs no AutoTalk
- Como usar logs para solucionar problemas de comportamento do agente
Logs fornecem um registro detalhado da atividade do seu agente de IA. Eles capturam mensagens processadas, chamadas de ferramentas realizadas, respostas geradas e erros encontrados. Revisar os logs é a maneira mais rápida de entender por que um agente se comportou de determinada maneira e de diagnosticar problemas.
Como os níveis de log funcionam
Cada agente tem uma configuração de Log Level, localizada na aba Avançado do agente, dentro do grupo Opções (o Nome e o Tipo de assistente ficam na aba Geral). O nível de log controla quanta informação é registrada:
- Menor verbosidade: Apenas eventos significativos (erros, avisos) são registrados. Adequado para agentes em produção que estão funcionando sem problemas.
- Maior verbosidade: Informações detalhadas sobre cada etapa do processamento são registradas, incluindo dados de entrada/saída, parâmetros de chamadas de ferramentas e decisões internas. Ideal durante configuração, testes e depuração.
Defina um nível de log mais alto enquanto você está construindo e testando seu agente. Uma vez que o agente esteja estável e lidando com conversas reais de contatos, reduza o nível de log para economizar armazenamento e facilitar a identificação de problemas genuínos.
Onde encontrar os logs
Os logs dos agentes estão disponíveis no AutoTalk:
- Na barra lateral, clique em Logs.
- Você verá uma lista de entradas de log de todos os seus agentes e da atividade do sistema.
- Filtre ou pesquise para encontrar entradas relacionadas a um agente específico.
O que os logs contêm
Cada entrada de log inclui:
| Campo | Descrição |
|---|---|
| Timestamp | Quando o evento ocorreu |
| Nome do agente | Qual agente gerou a entrada |
| Tipo de evento | O tipo de evento (mensagem recebida, resposta enviada, chamada de ferramenta, erro, etc.) |
| Dados de entrada | A mensagem do contato ou o trigger que iniciou a ação |
| Dados de saída | A resposta do agente ou o resultado retornado por uma ferramenta |
| Detalhes da chamada de ferramenta | Qual ferramenta foi chamada, quais parâmetros foram enviados e o que a ferramenta retornou |
| Erros | Quaisquer erros ou exceções encontrados durante o processamento |
Usando logs para solução de problemas
Aqui estão cenários comuns em que os logs ajudam a diagnosticar e corrigir problemas:
Agente deu uma resposta errada ou inesperada
Verifique a entrada de log para aquele turno da conversa. Observe:
- As mensagens do sistema que foram enviadas ao modelo (estavam completas e precisas?)
- O histórico da conversa que foi incluído (o contexto relevante estava presente?)
- A resposta bruta do modelo (ele entendeu mal a pergunta?)
Uma chamada de ferramenta falhou
Encontre a entrada de log para a chamada de ferramenta. Verifique:
- Os parâmetros que o agente enviou para a ferramenta (estavam corretos?)
- A mensagem de erro retornada (indica um problema de configuração, autenticação ou dados?)
- Se a ferramenta foi chamada (se não, a descrição da ferramenta pode precisar ser mais clara)
Respostas estão lentas
Compare os timestamps entre o evento de mensagem recebida e o evento de resposta enviada. Se houver um intervalo grande:
- Verifique se uma chamada de ferramenta demorou muito para completar
- Considere se o próprio modelo estava lento (isso pode acontecer com modelos maiores sob carga pesada)
- Revise se as pré-ações estão adicionando atraso desnecessário
Agente não está respondendo
Verifique se existem entradas de log para a conversa. Se não houver:
- Verifique se o agente está atribuído ao canal correto
- Confirme que o botão de alternância do bot está habilitado para a conversa
- Certifique-se de que a conversa não esteja em um período de espera (cooldown) do bot (os agentes não têm um interruptor de status/ativo separado — se um agente responde é determinado pela atribuição de canal e pelo interruptor/cooldown do bot por conversa)
Crie o hábito de revisar os logs após implantar quaisquer alterações nas mensagens do sistema, ferramentas ou pré-ações de um agente. Uma verificação rápida das primeiras interações dirá se tudo está funcionando como esperado.