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Como depurar falhas de modelos de IA com seu agente

Conecte o Chainlit ao seu agente para inspecionar a lógica interna de cada conversa. Você verá exatamente quais passos levaram a uma alucinação ou a uma falha na chamada de uma ferramenta.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como encontro onde minha IA errou em uma conversa?

Seu agente usa o Chainlit para extrair os passos de execução e o histórico de conversas dos seus logs. Isso permite identificar o momento exato em que o modelo desviou das instruções. Você terá uma visão clara do fluxo lógico e dos inputs das ferramentas que causaram o erro.

Resultados da depuração

Onde seus dados de depuração chegam.

A IA organiza os dados do Chainlit nestes resultados específicos.

LOGS

Rastrear passos de execução

A IA extrai a sequência detalhada de eventos de uma execução específica. Você verá o caminho lógico exato que o agente percorreu antes de falhar.

THREADS

Identificar chats problemáticos

A IA varre seu histórico de conversas para encontrar threads específicas. Isso ajuda a isolar o contexto exato onde os erros ocorrem.

REPAIR

Corrigir erros de lógica

Ao encontrar o passo que falhou, você pode ajustar seus prompts ou definições de ferramentas. A IA ajuda a mapear a falha até uma instrução específica.

HUMAN

Revisão manual necessária

Algumas lacunas de lógica exigem que você reescreva as instruções principais do agente. A IA sinaliza essas áreas para você saber onde intervir.

O fluxo

O que sua IA faz quando recebe o pedido de depuração.

Seu agente atua como um analista forense para seus logs do Chainlit.

  1. Localizar a conversa

    A IA encontra as sessões de chat relevantes para restringir a área de busca.

    list_threads

  2. Isolar o chat específico

    A IA extrai o contexto completo de uma única conversa para analisar a intenção do usuário e a resposta do agente.

    get_thread

  3. Inspecionar o caminho lógico

    A IA analisa cada ação individual e o processo de pensamento registrado naquela sessão.

    list_steps

  4. Identificar o ponto de falha

    A IA compara a chamada de ferramenta pretendida com o que realmente aconteceu para encontrar a alucinação.

    list_steps

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar sua investigação.

Pontos de partida

Substitua os IDs ou nomes de threads específicos pelos que você está investigando agora.

Chainlit Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_MmtPPSL0UTrjhdbRcUoAgAc4xQjkgFcCDdx0WVam/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Chainlit capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "chainlit-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_MmtPPSL0UTrjhdbRcUoAgAc4xQjkgFcCDdx0WVam/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Liste todas as threads recentes no Chainlit para que eu possa encontrar aquela em que o agente falhou.

  • Obtenha os detalhes da thread ID 'chat_8829' e me diga o que o usuário perguntou.

  • Analise os passos na thread 'session_alpha' e encontre onde a chamada de ferramenta falhou.

  • Verifique os passos de execução da última conversa para entender por que o agente alucinou um output de ferramenta.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o Chainlit uma vez e pronto.

Basta vincular sua instância do Chainlit. Suas credenciais ficam criptografadas e você pode começar a depurar imediatamente pelo seu cliente de IA preferido.

Conectar Chainlit ao seu IA

FAQ

Como esta tarefa funciona.

  • 01

    A IA pode alterar minhas configurações do Chainlit?

    Não. A IA só pode ler threads, detalhes de threads e passos de execução.

  • 02

    A IA pode deletar uma conversa se encontrar um erro?

    Não. A IA não possui ferramentas para deletar ou modificar seus dados do Chainlit.

  • 03

    Como a IA sabe qual passo falhou?

    Ela usa os dados dos passos para comparar a ação pretendida pelo modelo com o resultado real registrado nos logs.

  • 04

    Posso usar isso para corrigir o código do meu agente?

    A IA pode identificar o erro, mas você deve atualizar manualmente seu código ou prompts no seu próprio ambiente de desenvolvimento.

  • 05

    A IA vê meus dados reais de usuário?

    A IA vê o conteúdo das threads e dos passos que ela foi instruída a inspecionar, exatamente como você veria no painel do Chainlit.

  • Mais dúvidas sobre o Chainlit? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Chainlit Connector pode fazer

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