Status de Reddit: problemas de acesso e relatos de interrupção

Problemas nas últimas 24 horas

O gráfico a seguir mostra o número de reclamações sobre falha no serviço Reddit que recebemos por hora do dia nas últimas 24 horas. Consideramos que há uma interrupção quando o número de reclamações é maior do que a linha de base, representada pela linha vermelha.

Problemas mais relatados

A seguir estão os problemas mais recentes relatados pelos usuários da Reddit em nosso site.

• Site desativado (59%)
• Erros (29%)
• Login (12%)

Mapa ao vivo de interrupções

As últimas reclamações sobre falhas, interrupções e problemas vieram de

City	Problem Type	Report Time
Paris	Site desativado	há 1 dia
Vigo	Site desativado	há 4 dias
Phoenix	Erros	há 4 dias
Lima	Erros	há 6 dias
Indio	Site desativado	há 20 dias
Rosenau	Erros	há 20 dias

Mapa de Falhas e Interrupções Completo

Discussão da comunidade

Dicas? Frustrações? Compartilhe aqui o que você está pensando. Não se esqueça de incluir a descrição do problema e a sua cidade e código postal.

Cuidado com "números de suporte" ou contas de "recuperação" que podem ser postadas abaixo. Certifique-se de denunciar e votar contra esses comentários. Evite postar suas informações pessoais.

Reclamações sobre problemas no serviço Reddit

Reclamações sobre falhas, interrupções e problemas mais recentes nas redes sociais:

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  may (@myrdcim) relatou um problema há 3 minutos

  @thaiissquisitaa reddit eh muito util pra quando vc tem um problema mto específico, ja me ajudou diversas vezes... mas usar como rede social eu nao uso pq so dá estranho la

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  bonk (@antibinario_) relatou um problema há 10 minutos

  eu poderia so aceitar que o problema talvez seja EU mas eh estatistica mesmo, se eu faço amizade em ponto de onibus, em bar, facebook (rip), twitter, reddit, fó***, qualquer jogo QUALQUER CANTO, só não no instagram, ENCONTRE O DENOMINADOR COMUM? e eh a unica rede q todos usam.

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  ✝ 𝙄𝙩𝙯𝙍∆𝙮𝙯𝙚 ⸸ (@Rayze_Abadeer) relatou um problema há 11 minutos

  @ckeuwd Gordo de reddit do ******* que só consegue cuspir hipérboles e falácias pra cima dos outros pra sustentar os erros conceituais.

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  Athos (@Athosbr99) relatou um problema há 12 minutos

  @falecomcaio @edisonlsm quando vc escolhe o servidor tem um ícone que indica que ele suporta roteamento especial pra streaming eles não suportam globoplay oficialmente, ja pediram no reddit e falaram se vira mas alguns servidores funcionam, é meio sorte

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  Gabriel ❎ (@Hurley_jbc) relatou um problema há 13 minutos

  @faunohg Eu falei isso numa discussão no reddit o pessoal ficou brabo, ainda mais levando em conta que lá nos Eua eles já disponibilizaram a opção de 1440p e deixaram o Brasil e outros paises de fora, e o problema não é infraestrutura já que gfn e boosteroid oferecem até 4k aqui

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  et bilau (@ramudinha) relatou um problema há 17 minutos

  botei meu amigo barbudo pra fazer verificacao de idade no reddit pra mim meus problemas acabaram

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  Fillipe🇺🇳 (@flpavs) relatou um problema há 22 minutos

  @AnimesRN Fila enorme, indução de culpa e medo de agentes religiosos, só paráfrases e monossílabas. CVV é terrível e eu não acredito que quem recomenda realmente já usou. Pegue seu RG, cartão do SUS e comprovante de residência xérox e original, e vá ao CAPS, Psymeet e/ou Reddit, menos pior

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  Matheus, o caçador de red flags (@_mathesu) relatou um problema há 25 minutos

  @rjubsz Pelo que o pessoal falava no Reddit, o problema da LR é que só oferecem 3 meses de garantia (os outros 1 ano) e as vezes são enrolados pra responder, mas de resto era elogio.

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  Purplexed (@thePurplexed) relatou um problema há 28 minutos

  @rodrigoleitao25 @saraaa7447 @kcFive12 O ponto é mesmo não ter a ***** dos sites em português. Se o meu dispositivo está em inglês é porque é para as coisas estarem em inglês. A região do dispositivo convém, muitas vezes, estar na correta. Problema agravado com auto traduções agora do YouTube e Reddit

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  Nando Xilito Lover ˢᵉᵖ ᵉ ᶜˢᶜ (@nandoak12) relatou um problema há 28 minutos

  @Data4Cyb Se já soubesse inglês + usava o reddit pra ver os problemas da galera nessa época ele conseguiu ganhou na loteria kkkk

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  Innarik🐲 (@Innarik1) relatou um problema há 28 minutos

  @veni_shi No seu caso sim, só que você fez isso no twitter e não no reddit, lá eles vão te responder a mesma coisa, se o problema fosse o oc, seria o mesmo pra qualquer jogo, não só pro Valorant kkkk

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  ★Davy.X0y david 🕹🌙🇧🇷(open communications) (@X0yDavy) relatou um problema há 30 minutos

  @SultVaild Twitter tá é péssimo parece que as contas não existem. O algoritmo não funciona direito nas recomendações como é no Instagram ou reddit. Se a conta n tiver tomado shodowban.

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  Titia Volpi⁷ VAI VER O BTS (@Volpi_Boom) relatou um problema há 30 minutos

  @godofbrainrot @Fawkoes Pior que eu tô num servidor de toy story que tem uma galera lá muito fã, TS tem fandom grande mas escondido, mas assim o fandom ele pode ir de gente que normal que shippa o buzz com o Woody ou a galera insuportável do Reddit, depende do que você procurar

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  uma cretinice dessa monta com tamanha soberba (@anonimyns) relatou um problema há 32 minutos

  o reddit falou que deve ser problema na bobina e tenho total confiança na minha capacidade de consertar sozinha pena que eu não sei o que é uma bobina e nem onde fica

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  Cybele 🦕🐆 (@cybs_03) relatou um problema há 34 minutos

  Hater do MBL tem que ser tratado igual lixo, além de demônios torcendo para o erro se concretizar, são um bando de criminosos que você só encontra no chorume do discord, reddit, etc

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  I Will believe! (@Michiga70380333) relatou um problema há 35 minutos

  O problema tá **** quando nem o povo do Reddit sabe como resolver

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  Victor Saraiva (@victorosaraiva) relatou um problema há 35 minutos

  @keuts1_ Era o Max? Parece ser um problema crônico dele, muitos, mas muitos relatos no Reddit. Lamentável pra um produto tão caro apresentar esse problema…

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  E_B⁷ 💗 (@biribiriiu) relatou um problema há 36 minutos

  Engraçado que todo problema que eu tenho alguem no reddit ja teve antes A resposta ta sempre lá, que lindo

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  Ordinary_Magician 🎹🎼🎵 (@OdMagician) relatou um problema há 36 minutos

  @satoushiozinhas Nossa a fanbase de proseka n da pqp. Eu era apenas um cara inocente q flw q comeria a Mizuki num post do reddit (grande erro), so faltou me darem doxxing skskskskskskks

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  bad violinist (@sadgremmiling) relatou um problema há 36 minutos

  @r4mshorn Eu li uma discussão no reddit ontem sobre esse problema (eu vejo como um problema) de sempre terem fixo quem é top e quem é bottom e como isso é misógino

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  Felipe Demartini (@namcios) relatou um problema há 45 minutos

  COMO CONSTRUIR UM AGENTE DE IA QUE SOBREVIVE EM PRODUÇÃO Viralizou um post no Reddit explicando "como construir seu primeiro agente de IA." Dezenas de milhares de upvotes, repostado em todo lugar. O guia é bom... prum projetinho de fim de semana. Ele te ensina a montar um agente que funciona no seu laptop, num sábado à tarde, com uma API estável e um único usuário: você. Aí você coloca em produção e descobre que a API que nunca falhava agora retorna 503 às 3h da manhã, que um usuário colou um PDF de 200 páginas no input, e que o modelo decidiu chamar uma ferramenta que não existe. Tudo na mesma noite. Nada do que o guia original cobre prepara você pra isso. Vou manter o que o post acertou e adicionar tudo que falta pro seu agente sobreviver no mundo real. CRÉDITO: o que o post original acertou O esqueleto está correto: → Comece com um problema pequeno e específico → Use um modelo pré-treinado (GPT, Claude, Gemini, LLaMA) → Monte o loop básico: input do usuário → modelo → ferramenta → resultado → modelo → Itere rápido com tarefas reais → Resista à tentação de adicionar funcionalidades infinitas Prum projetinho, isso resolve. O post pára aqui, e produção começa exatamente onde ele parou. WORKFLOWS: antes de construir um agente, pergunte se você precisa de um O post assume que você precisa de um agente autônomo. A Anthropic publicou um guia em dezembro de 2024 dizendo que a maioria do valor em produção vem de workflows: o LLM executa tarefas orquestrado por código, seguindo caminhos predefinidos, sem decidir sozinho o próximo passo. Se a árvore de decisões da sua tarefa é mapeável, workflow resolve. Encadeamento de prompts, roteamento, paralelização. Resultado mais previsível e mais barato de operar. Agente autônomo faz sentido quando a tarefa exige decisões dinâmicas que você não consegue antecipar em código. Se esse for o seu caso, continue lendo. Senão, poupe tempo e construa o workflow. ERROS: a primeira coisa que mata seu agente em **** A API que nunca falha no seu laptop vai falhar em produção. Autenticação expira, serviços saem do ar sem aviso, e rate limits bloqueiam requisições no pior momento possível. Se o seu agente não trata nenhum desses cenários, ele não sobrevive a primeira semana com usuários reais. → Retry com espera exponencial e variação aleatória (jitter). Sem essa variação, todos os clientes tentam de novo no mesmo instante e derrubam o serviço outra vez. A AWS Architecture Blog documentou que adicionar jitter reduz o número de chamadas pela metade → Separar erros que merecem retry (429, 500, 502, 503, 504) de erros que exigem falha imediata (400, 401, rejeição de filtro de conteúdo). Tentar de novo um request malformado é desperdício puro → Respeitar o header Retry-After da API. Usar o maior valor entre o Retry-After e a espera calculada → Timeout por chamada de ferramenta (10-30 segundos) → Circuit breaker por modelo e provedor. Se uma API falha repetidamente, o circuit breaker corta as chamadas por um período em vez de continuar enviando requests que vão falhar. Pense num disjuntor: desarma pra proteger o circuito → Fallback pra modelo alternativo. Se o Claude tá sobrecarregado (HTTP 529), redirecione pro GPT ou Gemini automaticamente → Operações idempotentes onde possível. Idempotente = executar duas vezes produz o mesmo resultado que executar uma vez. Se um retry agenda duas consultas ou envia dois emails, você criou um problema pior que a falha original → Log de cada falha com contexto: qual ferramenta, qual input, qual erro No projetinho, quando algo quebra você reinicia e tenta de novo. Seu usuário em produção já foi embora antes de você abrir o terminal. GUARDRAILS: o loop não é tão limpo quanto parece O post original descreve o loop modelo → ferramenta → resultado → modelo como algo previsível. Na prática, modelos inventam chamadas de ferramentas que não existem, passam parâmetros com tipos errados e, com frequência suficiente pra ser um problema real, entram em loop infinito queimando crédito de API até alguém perceber. Mesmo em sistemas bem construídos, tool calls falham entre 3% e 15% das vezes. → Cap de iterações com limite rígido. Os frameworks de mercado já fazem isso por padrão: LangGraph limita a 25 iterações, o SDK de agentes da OpenAI a 10, CrewAI a 25. Se você está construindo do zero, defina o seu e ***** o que acontece quando o modelo atinge o limite → Structured outputs (esquema JSON estrito) para qualquer resposta do modelo que alimenta lógica da aplicação. Força o modelo a retornar dados com formato validável em vez de texto livre que você precisa parsear na mão → Validação de tool calls antes de executar. Valide nomes, parâmetros e tipos. Modelos inventam argumentos regularmente → Validação de resultado depois de cada execução de ferramenta, antes de devolver ao modelo. Respostas malformadas de APIs descarrilam a cadeia inteira → Degradação elegante quando uma ferramenta falha. O agente informa o usuário em vez de tentar 50 vezes silenciosamente ou travar → Aprovação humana para ações irreversíveis. Enviar email, deletar dados, fazer compra: o agente pede confirmação antes de executar MEMÓRIA: o conselho do post original quebra com dois usuários O guia diz: "Comece com um arquivo JSON simples." Funciona com um usuário. Com dois acessando simultaneamente, JSON corrompe por race condition: dois processos escrevem no mesmo arquivo ao mesmo tempo e um sobrescreve o outro. Problema básico de concorrência que o post ignora. A arquitetura de consenso atual é em camadas: → Camada 1: Contexto de conversa. As últimas N mensagens na janela de contexto, sempre presente. A Anthropic chama isso de "engenharia de contexto": tratar a janela como recurso escasso e selecionar o menor conjunto possível de tokens relevantes → Camada 2: Estado de sessão. Para tarefas multi-etapa, um objeto de estado estruturado (Redis, key-value store) em vez de só histórico de chat → Camada 3: Persistência entre sessões. SQLite ou key-value store. JSON em produção nunca → Camada 4: Vector DB com retrieval. Só quando existe conhecimento não-estruturado em volume que o agente precisa buscar. Não antes Memória persistente também é superfície de ataque. Um atacante pode injetar instruções maliciosas que ficam armazenadas e influenciam sessões futuras de outros usuários. A equipe de Red Team da Microsoft documentou esse vetor (memory poisoning) em abril de 2025. Trate memória persistente como input não-confiável e valide antes de usar. CUSTOS: invisível no projetinho, fatal em produção Rodar 20 vezes no laptop custa centavos. Ninguém repara. Agora multiplica isso por centenas de usuários, cada tarefa consumindo múltiplas chamadas de API. Sem monitoramento, você só descobre o problema quando a fatura chega. A alavanca de maior retorno é model routing: classificar a dificuldade do prompt e enviar tarefas simples para modelos baratos, reservando os caros para raciocínio complexo. O paper RouteLLM (UC Berkeley, Anyscale e Canva, aceito no ICLR 2025) documentou economia de 40% a 85% mantendo 95% da qualidade do GPT-4. → Prompt caching (disponível em Anthropic, OpenAI e Gemini). System prompts longos e repetidos consomem tokens em cada chamada. Caching corta esse custo entre 50% e 90% → Compactação de contexto. Um loop de 5 etapas que reenvia todo o histórico em cada passo multiplica o custo por 5. Resuma outputs longos com modelo barato antes de passar pro modelo caro → Orçamento de tokens por requisição e limites de gasto por usuário → Monitoramento de custo por tarefa. Sem visibilidade no custo unitário, qualquer otimização é chute SEGURANÇA: a omissão mais perigosa O post original não menciona segurança uma única vez. A OWASP atualizou o Top 10 para aplicações LLM em novembro de 2025 e colocou prompt injection como risco #1. A maioria dos desenvolvedores conhece injeção direta: o usuário manipula o prompt pra forçar um comportamento inesperado. É o vetor mais perigoso, e quase ninguém protege contra isso. São instruções maliciosas escondidas dentro de um documento, página web ou output de ferramenta que o agente processa. O agente obedece as instruções do atacante achando que são parte da tarefa. A posição da OWASP: nem RAG nem fine-tuning eliminam o risco. A mitigação exige camadas de defesa sobrepostas. → Valide todo input do usuário antes de passar para parâmetros de ferramentas → Permissões mínimas por ferramenta. Leitura separada de escrita, escrita separada de deleção → Isolamento de execução (sandboxing). Restrinja filesystem e rede pra que, mesmo que uma injeção tenha sucesso, o dano fique contido. O Claude Code da Anthropic faz exatamente isso → Aprovação humana pra operações sensíveis → Rate-limit por usuário → ***** seu próprio agente com payloads de injeção direta e indireta antes de ir pra produção Prompt injection é um problema em aberto. Nenhuma defesa elimina o risco por completo hoje. Calibre a autonomia do agente pelo dano máximo que uma falha de segurança causaria. AVALIAÇÃO: como saber se o agente realmente funciona Testar manualmente funciona no projetinho. Com dezenas de cenários, variações de input e casos extremos, testar na mão vira deploy de vibes. Antes de escrever código, defina 10 a 20 casos de ***** concretos. Formato: dado este input, qual é o output esperado? Exemplo: "Dado 'agendar dentista terça 15h', o agente deve verificar disponibilidade no calendário, encontrar o prestador, submeter o agendamento, retornar confirmação." → Taxa de conclusão de tarefas → Precisão de tool calls (chamou as ferramentas certas com os argumentos certos?) → Tokens totais e custo por tarefa → Latência ponta a ponta → Distribuição de modos de falha Integre os testes no CI/CD. Ferramentas como Braintrust rodam avaliações automaticamente em cada pull request e bloqueiam merge se a pontuação cair. Cada bug que você corrige vira um novo caso de *****. Sua bateria de testes cresce com cada falha. É assim que agentes ficam confiáveis. Inclua testes adversariais. O que acontece quando uma ferramenta falha no meio de uma tarefa multi-etapa? E quando o modelo recebe informações conflitantes de duas fontes diferentes? Se você não testou esses cenários, seu usuário vai testar por você. OBSERVABILIDADE: a diferença entre debugar e adivinhar Quando um usuário reporta "não funcionou" e você não tem logs, não tem como saber o que aconteceu. Em sistemas de IA, saber que uma requisição retornou 200 não basta. Você precisa reconstruir a cadeia completa de raciocínio: o contexto que o modelo tinha quando tomou a decisão, a ferramenta que ele chamou, os parâmetros que enviou e o que veio de volta. A indústria está convergindo para o OpenTelemetry como padrão. As convenções GenAI do OTel definem estruturas para rastrear chamadas de LLM, execução de ferramentas e invocação de agentes, com métricas de tokens e custo por request. Datadog, New Relic, LangChain, CrewAI e AutoGen já suportam nativamente. → Contexto completo que o modelo tinha quando tomou a decisão → Ferramenta chamada, parâmetros enviados, resultado recebido → Validação do resultado (output válido e utilizável, HTTP 200 sozinho não garante que funcionou) → Tokens consumidos e custo → Resultado final (sucesso / falha / timeout / escalação para humano) Ferramentas pra começar: LangSmith, Braintrust, Arize Phoenix (open-source), Langfuse, Helicone. DEPLOY: o que não existe no projetinho → Ambientes separados (dev/staging/****) com API keys distintas. Tráfego de dev consome cota de **** se compartilharem chave → Versionamento de prompts, configs de ferramentas e regras de guardrails no controle de versão. Uma mudança pequena no prompt pode alterar o comportamento em milhares de interações → Rollout progressivo: canary (5-10% do tráfego com rollback automático se métricas degradarem) ou blue-green (rollback instantâneo). Nunca 100% de uma vez → Rollback documentado e praticado, com meta de menos de 5 minutos, incluindo transações compensatórias pra ações que já modificaram estado → Health checks com shutdown elegante que drena requests ativos antes de encerrar o processo → Alertas sobre taxa de erro, latência, custo e taxa de escalação. Monitore de perto nas primeiras 2-4 horas após cada deploy CONCLUSÃO: os números confirmam O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o final de 2027 por custos crescentes e controles de risco inadequados. O MIT analisou mais de 300 deployments no relatório NANDA (julho 2025) e encontrou que apenas 5% dos pilotos de IA integrados extraem valor mensurável no P&L. A equipe de Red Team da Microsoft documentou por que tantos projetos falham silenciosamente: falhas de agentes frequentemente são invisíveis até se manifestarem como consequências de negócio. Um registro corrompido, uma ação autônoma inadequada, uma decisão errada tomada em velocidade de máquina. O guia do Reddit ensina a montar um agente que funciona na sua máquina. Esse guia cobre tudo que falta pra ele aguentar o mundo real. Se você está construindo um agente pra alguém além de você mesmo, construa pra produção desde o começo.

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  ﾟ・:*☆ Café ☆*:・ﾟ (@boringbuddy) relatou um problema há 45 minutos

  @__Strawbewy galera, no da minha amiga era assim, vários pincéis era impossível usar pq não tava conectado na internet, não sei como tá hoje pq o tablet não é o meu, eu uso ibis talvez seja um problema de armazenamento, mas tem outras pessoas que reclamaram sobre no Reddit no programa/app

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  𝔣𝔯𝔬𝔰𝔱𝔧𝔴 (@frost_jw) relatou um problema há 46 minutos

  quando nem o reddit tem a resposta pro seu problema

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  é o hisenzx (@euhisenzx) relatou um problema há 47 minutos

  @MonalissS2 Verifica o driver da placa, tem vezes q o patch sai meio bugado e lenha o desempenho em alguns jogos, ve qual versão vc ta usando e procura no reddit se ta causando problemas em x jogo

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  miu V8 (@captorblogs) relatou um problema há 48 minutos

  como esse é o jogo clássico, apenas um remake/relançamento, busquei e descobri que eles evoluem pra formas pré determinadas em cada gen (o meu é gen2) e decidi ficar com o nomezinho deles na lore oficial mesmo. esse da foto do dia q ganhei é o primeiro de todos, que nasce do ovo, shirobabitichi. no site oficial eles tem até perfil, com personalidades, gostos etc. hoje o meu evoluiu pra um tamagotchi que é sinal de average/bad care, pq eu errei 2+ vezes no cuidado geral. estou com o hashitamatchi. agora que sei, grudei nele pra tentar conseguir pelo menos um hashizotchi, que é a melhor versão da evolução. pra chegar nos personagens que são mais famosinhos vc só pode ter até 2 erros ou nenhum, e pelo Reddit descobri que é difícil isso acontecer. a dica de uma pessoa foi observar de hora em hora, pq eles não apitam quando fazem cocô/ficam doentes e perdem corações de fome e felicidade a cada x min, por ex. ele só vai apitar pra vc apagar a luz pra ele continuar dormindo, por disciplina ou quando os corações zeram de fome/felicidade. pra evoluir pra um bichinho perfeito vc precisa sempre deixar eles cheios e com o tempo vc somente corrige a disciplina (sim, as vezes eles apitam quando não precisam de nada, é tipo uma birra, daí vc precisa clicar no botão de disciplina e dar uma bronca nele KKKKKK). MAAAS eu continuo errando o minigame q é responsável pela felicidade dele pq sou ruim de probabilidade SÓ QUE ainda dei sorte pq o gen1 tem resultado totalmente aleatório do mini, diferente desse, que é de probabilidade. inclusive, tbm tem personagens secretos quando o seu adulto evolui +1 nível, acho que o critério é a qualidade do cuidado. pelo oq eu vi existe somente 1 adulto q evolui pra secret pra cada geração

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  Vash 🧉 (@Vash712_) relatou um problema há 53 minutos

  @Blackegreenn Aí vendem a ideia que terapia vai resolver, uma epoca eu acompanhava no reddit o sub de desabafos que e galera contava problemas reais e tals e os comentários 70% eram: procurei terapia, se nao tiver $$ procure terapia gratuita. Mto coisa é problema de alimentação, $$ e social

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  KingRed⚙️#TEAMHUGO (@applepi_o5) relatou um problema há 54 minutos

  Acabei de terminar a série de Devil May Cry (só a primeira temp até então) da Netflix e sinto que buscar opiniões sobre no Reddit foi um erro. Na minha opinião a série é boa, mas devia ter sido algo novo ao invés de algo ligado a dmc

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  TiSky🇺🇦 (@tissick_) relatou um problema há 56 minutos

  @bolsobrony1488 Lugar mais insalubre da internet, não só o r/Brasil mas o reddit como um todo. Só é bom pra quando vc precisa resolver problemas técnicos ou tem dúvidas sobre algo específico

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  ★Davy.X0y david 🕹🌙🇧🇷(open communications) (@X0yDavy) relatou um problema há 1 hora

  @DAVE_6644 Não tenho sanidade pra isso. Principalmente pra ficar no Twitter todo santo dia. Twitter honestamente que se **** eu tô tentando até me dedicar em outros lugares pra buscar apoio como reddit Instagram é grupos do discord no Entanto isso é um problema, mas è sobre minha saúde.

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  rena esta celebrando (@jinxnvi) relatou um problema há 1 hora

  ja vi no reddit uma vez uma falando q nao coloca essas tags de proposito p evitar gente q se importa demais com isso pq sao pessoas chatas q trazem problemas nao so em relaçao a isso mas num geral achei diva