> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Ricette di audit > Obiettivi iniziali per indagini comuni su errori degli agent. Usa questi come obiettivi iniziali, quindi aggiungi il tuo agent, ambiente e flusso di lavoro previsto. Vai a **Analyze → Audits → New audit**, copia una ricetta nella descrizione o nel riassunto, quindi aggiungi l'ambiente rilevante, l'agent, il lookback e gli URL di riferimento. Crea l'audit e ispeziona la prima esecuzione prima di pianificarlo. Il modulo nuovo audit trasforma una ricetta in un controllo di errore eseguibile aggiungendo ambito, contesto, cadenza e notifiche. Il modulo nuovo audit configurato con un obiettivo mirato, pianificazione, ambito dell'agent e dell'ambiente, contesto e canali di notifica. Dopo la creazione, conferma che l'audit appaia nell'elenco con lo stato e la pianificazione previsti prima di affidarti alle esecuzioni ricorrenti. La pagina Audits dove una ricetta di audit specifica del flusso di lavoro appare dopo la creazione. Apri la prima esecuzione e raffina la ricetta se i suoi risultati sono più ampi o più ristretti della modalità di errore prevista. Salva una ricetta come file di testo e allegala durante la creazione: ```bash theme={null} fp audits create retry-loop-review \ --scope '{"environments":["production"]}' \ --text-file ./retry-loop-audit.txt \ --schedule-interval-secs 86400 ``` Trova sessioni in cui l'agent ripete la stessa chiamata di tool che fallisce senza cambiare input, selezionare un tool alternativo o escalare a un umano. Trova sessioni in cui il tool scelto non corrisponde all'attività dichiarata, o dove l'input del tool viola i precondizioni richiesti dal flusso di lavoro. Trova sessioni che leggono, scrivono o trasmettono dati sensibili al di fuori dei percorsi e dei servizi approvati per questo agent. Trova sessioni che terminano senza il risultato richiesto, un errore chiaro o un handoff esplicito a un umano. Trova sessioni il cui modello, tool o durata totale supera il budget previsto e identifica il pattern di evento responsabile. Trova sessioni in cui la confidenza, il fallimento ripetuto o la guida della policy richiedevano una decisione umana ma l'agent ha continuato autonomamente.