> ## 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. # Conceitos > Documentação de conceitos de Observabilidade do FailproofAI. Esta página define o vocabulário utilizado pela Observabilidade do FailproofAI. Se algum termo em outro guia parecer desconhecido, ele está definido aqui. Não é necessário ler do início ao fim: faça uma leitura rápida, ou volte quando encontrar uma palavra que queira entender melhor. *** ## O modelo de dados **Evento** A menor unidade de dados. Um evento registra uma única etapa que seu agente executou: um `tool_use`, um `model_request`, um `hook_completed`, um `error`, entre outros. Seu agente emite eventos por meio do [Python SDK](/pt-br/agenteye/python-sdk); eles aparecem em tempo real na página **Events**. **Sessão** Uma execução do agente, identificada por um `session_id`. Uma sessão é o conjunto de todos os eventos que compartilham esse id, consolidados em uma única linha na página **Sessions** e representados como um grafo de execução na página de detalhes. Uma sessão geralmente começa com `agent_start` e termina com `agent_end`. **Agente** Um ator nomeado dentro de uma execução, identificado por um `agent_id`. Uma execução pode envolver vários agentes: um planejador que cria um sub-agente de sumarização, por exemplo. Sub-agentes possuem um `parent_id`, que é o que permite ao FailproofAI Observability exibi-los em suas próprias faixas no grafo de execução. **Ambiente** Um rótulo que indica onde a execução ocorreu: `production`, `staging`, `dev`. Você o define uma vez ao configurar o SDK. Quase todas as páginas do painel permitem filtrar por ambiente. **Preenchimento da janela de contexto** O percentual da janela de contexto de um modelo que uma resposta consumiu. O FailproofAI Observability registra essa informação nos eventos `model_response` para os modelos que reconhece, tornando o crescimento de prompts e a compactação iminente visíveis diretamente no fluxo de eventos. *** ## Qualidade **Avaliação** Uma pontuação de qualidade para uma sessão concluída, produzida por um serviço de pontuação que você executa. As avaliações são opcionais: até que você conecte um avaliador, as sessões são registradas, mas não pontuadas. Cada avaliação pode conter várias pontuações nomeadas (por exemplo, `helpfulness`, `factuality`, `tool_efficiency`), cada uma com uma breve nota de raciocínio. Consulte [Evaluation suite](/pt-br/agenteye/evaluation-suite). **Chave de pontuação** O nome de uma dimensão que um avaliador reporta, como `helpfulness`. Alertas e auditorias podem monitorar uma chave de pontuação específica ao longo do tempo. **Avaliador** Seu serviço de pontuação. O FailproofAI Observability envia via POST a transcrição de uma execução concluída para ele e armazena as pontuações retornadas. Nenhum avaliador padrão é fornecido; a lógica de pontuação é sua. *** ## Encontrando e corrigindo falhas **Hook** Uma proteção ou efeito colateral que seu framework de agente executa em torno de uma etapa: uma verificação de segurança de conteúdo, redação de PII, um limite de orçamento. Hooks emitem eventos `hook_triggered` / `hook_completed` com um `outcome` (allow, deny, modify) e possuem sua própria página de observação. **Regra de alerta** Uma regra que dispara quando uma métrica ultrapassa um limite definido por você: taxa de erros, latência p95, custo de tokens ou uma pontuação de avaliador. Quando uma regra dispara, ela abre um incidente e notifica os canais escolhidos (e-mail, Slack, webhook, painel). Consulte [Alerts](/pt-br/agenteye/alerts). **Incidente** Um problema em aberto criado quando uma regra de alerta dispara. Incidentes possuem um ciclo de vida (reconhecer, atribuir, resolver) e uma linha do tempo de atividade que registra cada ação. Você também pode abrir um manualmente. **Auditoria** Uma investigação recorrente (de hora em hora a semanal) que analisa seus logs *em conjunto* nas sessões em busca de padrões de falha para os quais você ainda não escreveu uma regra: clusters de erros, pontuações baixas, outliers de latência, loops de chamadas de ferramentas e execuções que nunca foram concluídas. Enquanto um alerta monitora uma métrica que você já conhece, uma auditoria indica o que você deve analisar a seguir. Consulte [Audits](/pt-br/agenteye/audits). **Achado** Um resultado classificado e fundamentado em evidências de uma execução de auditoria. Um achado nomeia um padrão, vincula às sessões exatas que o originaram e possui um ciclo de vida de triagem (reconhecer, resolver, silenciar, descartar). O FailproofAI Observability deduplica achados entre execuções, de modo que um padrão conhecido é atualizado em vez de acumulado. **O assistente de IA** O chat integrado ao painel que responde perguntas sobre seus agentes em linguagem natural, com base nos seus próprios dados. É somente leitura por padrão; qualquer coisa que ele crie (uma consulta salva, um painel) requer aprovação, e ele nunca pode excluir nada. Consulte [AI assistant](/pt-br/agenteye/assistant). *** ## Executando **Organização (tenant)** Um espaço de trabalho isolado. Uma instância do FailproofAI Observability pode hospedar várias organizações, cada uma com seus próprios usuários, chaves e dados. Cada URL do painel é definida sob o slug da sua organização (`//…`). **Coletor** `agenteye-collector`, o daemon leve que roda em cada máquina de agente, agrupa os eventos que o SDK grava em disco e os envia para o servidor. **Chave de API** Um token com escopo definido que autentica um cliente no servidor. As chaves possuem permissões granulares (por exemplo, `events:add` para o coletor, escopos somente leitura para uma chave de painel). Consulte [API keys](/pt-br/agenteye/api-keys). **Servidor** O serviço de ingestão e API. Ele ingere eventos, armazena o estado operacional em seus bancos de dados e serve o painel e a CLI. **Painel** A interface web. Cada página tem escopo definido para uma organização e lê os dados por meio da API do servidor. *** ## Próximos passos * [Overview](/pt-br/agenteye/overview): como essas peças se encaixam. * [Observability](/pt-br/agenteye/observability): as superfícies de observação (Events, Sessions, Models, Tools, Hooks, Errors).