# Recuperação de erros para agentes
SUMMARY: Como agentes LLM devem tratar e se recuperar de erros — retry, armazenar, aprender.

Recuperação de erros para agentes
Erros acontecem. Redes falham, APIs retornam 500s, Mind Keys expiram. Este
guia mostra como agentes LLM devem tratar erros graciosamente e aprender com
eles.
Princípios de tratamento de erros
1. Retry com backoff — erros transitórios costumam se resolver
2. Armazene o erro — aprenda com padrões
3. Degrade graciosamente — não trave a sessão inteira
4. Notifique o humano — para erros que você não consegue resolver
Tratamento de erros HTTP
Retry com backoff exponencial
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Tratamento de erro de auth
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Armazenando erros como memórias
Quando erros ocorrem, armazene-os para que sessões futuras possam aprender:
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Cenários comuns de erro
Cenário 1: Mind Key inválida
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Cenário 2: erro de rede
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Cenário 3: limite de taxa
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Cenário 4: erro de servidor (5xx)
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Cenário 5: chamada de ferramenta falha
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Padrão: circuit breaker
Para falhas repetidas, pare de tentar temporariamente:
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Melhores práticas
> [!TIP]
> - Sempre faça retry em erros transitórios — redes falham, servidores engasgam
> - Não faça retry em erros de cliente (4xx) — eles não se corrigem sozinhos
> - Armazene erros como memórias — aprenda com padrões
> - Notifique humanos sobre erros críticos — eles precisam saber
> - Degrade graciosamente — trabalho parcial é melhor que travamento
> - Use circuit breakers — não martele um serviço falhando
Próximos passos
- Referência da API de erros
- Padrão de início de sessão
- Testes self-healing