समस्या निवारण

Cloud में कोई सेशन दिखाई नहीं देता

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Administration → Keys खोलें और सुनिश्चित करें कि मशीन की कुंजी सक्रिय है और events:add की अनुमति है। फिर Observe → Events खोलें, समय सीमा को विस्तृत करें, और environment और agent फ़िल्टर को साफ़ करें। यदि events मौजूद हैं, तो सेशन ID को खोजें और फिर समूहन के लिए Observe → Sessions की जांच करें। यदि कोई events मौजूद नहीं हैं, तो CLI से Failproof daemon का निदान करें।

लाइव Events स्ट्रीम अपने प्राथमिक फ़िल्टर के साथ दिखाई दे रहा है और हाल के एजेंट events आ रहे हैं।

failproofai config --status
failproofai flush --wait --timeout 60
fp list envs
fp events --since 24h --limit 20
fp sessions --since 24h --limit 20

सुनिश्चित करें कि कैप्चर सक्षम है, कॉन्फ़िगर की गई कुंजी के पास events:add है, और डैशबोर्ड फ़िल्टर उत्सर्जित environment से मेल खाता है।

Python SDK events डिस्क पर रहते हैं

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Observe → Events में फ़िल्टर साफ़ करें और सटीक SDK सेशन ID को खोजें। यदि कुछ नहीं दिखाई देता है, तो स्रोत मशीन पर SDK spool और Failproof daemon का निरीक्षण करें।

failproofai config --status
failproofai flush --wait

सुनिश्चित करें कि एक daemon चल रहा है और कनेक्ट किया गया है — SDK इससे स्वतंत्र रूप से spool करता है। Spool निर्देशिका को पहले से मौजूद होने की आवश्यकता नहीं है (लेखक इसे बनाता है), और कोई environment variable इसे चुनता नहीं है: $FAILPROOFAI_HOME/custom-agents, अन्यथा ~/.failproofai/custom-agents, एकमात्र मूल है, और configure(base_dir=...) एकमात्र override है। यदि प्रक्रिया को SIGKILL किया गया था या OOM-killed किया गया था, तो जो भी अभी भी क्यू में था वह खो गया — SIGTERM को संभालने के लिए इसे सीमित करें।

मशीन को नीतियां प्राप्त नहीं होती हैं

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Admin → enforcement खोलें, मशीन को चुनें, और इसके assigned, reported और previous versions की तुलना करें। सुनिश्चित करें कि deployment scope में मशीन शामिल है और इसकी कुंजी के पास policies:pull की अनुमति है। Ingest तब भी काम कर सकता है जब policy delivery न हो।

failproofai config --status
failproofai update
failproofai config --status

सुनिश्चित करें कि मशीन ID और label डैशबोर्ड लक्ष्य से मेल खाते हैं। यदि मौजूदा credential केवल event ingestion की अनुमति देता है तो policy-capable key के साथ पुनः कनेक्ट करें।

एक कार्य अस्वीकृत है क्योंकि daemon उपलब्ध नहीं है

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Admin → enforcement खोलें और मशीन के last-seen time और reported version का निरीक्षण करें। यदि मशीन stale है, तो इसे एक local daemon समस्या के रूप में मानें। unavailable daemon को bypass करने के लिए केवल deployed policy को कमजोर न करें।

failproofai config --status
failproofai update
failproofai config
failproofai config --status

failproofaid को पुनः आरंभ या अपडेट करें; जब CLI और daemon protocol संस्करण भिन्न हों तो configuration को पुनः चलाएं। कॉन्फ़िगर किया गया daemon path डिज़ाइन द्वारा विफल होता है।

एक custom policy लोड नहीं होती है

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एक Cloud-authored policy के लिए, Admin → policy editor खोलें, ड्राफ्ट को चुनें, और प्रकाशित करने से पहले validation errors की समीक्षा करें। एक local policy के लिए, इसे validate करने के लिए CLI का उपयोग करें, फिर एक परीक्षण कार्य के बाद Observe → policy खोलें यह पुष्टि करने के लिए कि निर्णय आते हैं।

सुनिश्चित करें कि फ़ाइल नाम policies.js, policies.mjs, या policies.ts में समाप्त होता है, module customPolicies.add(...) को कॉल करता है, और imports policy फ़ाइल से resolve होता है।

failproofai policies --install --custom ./checkout.policies.ts
failproofai policies

एक audit कोई निष्कर्ष नहीं देता है

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Analyze → audits खोलें, रन को चुनें, और जांचें कि model analysis चलाया गया या नहीं। फिर इसके scope और window की तुलना Observe → sessions से करें और उस population से representative traces खोलें।एक zero result तब ही सार्थक है जब analysis सफलतापूर्वक चला हो। यदि analysis को छोड़ दिया गया या विफल हुआ, तो रन कोई निष्कर्ष नहीं देता और unanalysed window को भविष्य के सफल रन के लिए खुला रखता है। यदि model analysis अक्षम है, तो audit भी कोई निष्कर्ष नहीं देता क्योंकि deterministic credential और PII scan आंकड़े record करते हैं लेकिन अब निष्कर्ष नहीं उठाते हैं।

audit form जहां environment, agent, cadence, और sweep window सेशन population को define करते हैं।

fp audits show <audit-name>
fp audits runs <audit-name>
fp sessions --since 24h --env production
fp audits context-show <audit-name>
fp audits run <audit-name>
fp audits findings --audit <audit-name>

यदि रन queued रहा, तो audit-agent capacity के लिए प्रतीक्षा करें या deployment operator को audit fleet का निरीक्षण करने के लिए कहें। एक queued audit retry करता है; इसे तुरंत छोड़ा नहीं जाता है।

Online evaluations स्वचालित रूप से नहीं चलती हैं

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एक पूर्ण सेशन खोलें और जांचें कि manual evaluation सफल है या नहीं। Hosted Cloud के पास वर्तमान में डैशबोर्ड में कोई evaluator endpoint नियंत्रण नहीं है; server operator को इसे कॉन्फ़िगर करना होगा।

Evaluator को स्वयं verify करें, फिर हाल के evaluation states का निरीक्षण करें:

curl https://evaluator.example.com/health
fp evals --since 1h

Self-hosted Cloud पर, सुनिश्चित करें कि EVALUATOR_ENDPOINT server पर मौजूद है और EVALUATOR_TOKEN evaluator से मेल खाता है। Automatic evaluation तब अक्षम होती है जब endpoint अनुपस्थित हो।

Cloud CLI authentication गलत organization को लक्ष्य करता है

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Organization switcher का उपयोग करें और expected slug और permissions की पुष्टि करें फिर CLI के साथ परिणामों की तुलना करने से पहले।

fp whoami
fp orgs current
fp orgs perms

API-key mode में, fp --org <slug> --api-key <key> ... को निर्दिष्ट करें या AGENTEYE_ORG सेट करें। Saved human-session organization state को API-key requests के लिए जानबूझकर ignore किया जाता है।

एक policy वैध कार्य को अवरुद्ध करता है

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Observe → policy खोलें, decision और linked session को preserve करें, और false-positive condition को identify करें। फिर Admin → enforcement खोलें और प्रभावित मशीनों को prior version पर rollback करें। Policy editor में एक narrower version बनाएं, इसे एक छोटे scope पर test करें, और केवल तभी expand करें जब valid work सफल हो।

Cloud deployment rollback केवल dashboard पर है। एक local session pause Cloud-managed policies को disable नहीं करता है। यदि dashboard unavailable है, तो मशीन और deployment state को capture करें और dashboard access को restore करने के बजाय repeatedly blocked action को retry न करें।

failproofai config --status

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Reference

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