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 (56%)
• Erros (24%)
• Login (20%)

Mapa ao vivo de interrupções

As últimas reclamações sobre falhas, interrupções e problemas vieram de

City	Problem Type	Report Time
Nagpur	Erros	há 1 dia
Chhindwāra	Site desativado	há 2 dias
Douai	Login	há 10 dias
Olathe	Site desativado	há 11 dias
Da Nang	Login	há 13 dias
Chhindwāra	Login	há 14 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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  ViniBaumg COMMISSIONS OPEN🍄 (@ViniBaumg) relatou um problema há 6 minutos

  Nem todo problema se resolve no Reddit, mas pqp eu amo os nerdão do reddit que arruma coisa de arquitetura, vocês salvam demais

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  Ordinary_Magician 🎹🎼🎵 (@OdMagician) relatou um problema há 8 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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  Gato Maximiliano (@Tokytoo__) relatou um problema há 11 minutos

  Twitter: Uns 5 perdi 1 (hackearam minha conta e me baniram por spam) Discord: admito que criei uns 10, principalmente naquela época que todo mundo ganhava nitro de graça Facebook: 2 Tiktok: 1 (usei uma vez nem uso mais) Snapchat: 1, mas nem lembro da conta Steam: 3, tinha criado uma conta em 2015, mas não lembro o login Youtube: umas 10 Spotify: 1 Pinterest: 1 Reddit: 1 Gmail: 20 Instagram: 2 Telegram:1

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  joão. (@ezrealsben) relatou um problema há 12 minutos

  parte do problema também é que o reddit principal da taylor é uma *****. a moderação é inútil, eles são extremamente estritos e não adicionam novas pessoas pra moderar. tem muito subreddit da taylor porque esse não cumpre a função principal de informar e conversar.

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  ANA #1 katelyn tarver fan (@ktks02) relatou um problema há 14 minutos

  o problema do reddit é que tudo lá é um grande textao então se vc entrar la e encontrar um assunto interessante pra vc, vc vai passar horas e horas lendo aquela ***** sem nem se dar conta

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  Marcello Paz (@MHPaz) relatou um problema há 18 minutos

  @GhostKovacs Eu nunca usei o software que veio pré-instalado então nem vi se tinha essa tela do post do reddit. Ao receber o equipamento eu fui direto no site da Bitaxe e instalei o firmware original o que pode ser a fonte de algum problema como esse da fonte. Vou verificar detalhes

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  now i'm cool with superstars (@carolboehlke) relatou um problema há 19 minutos

  @marcellasouza me lembra quando compraram o tumblr por 1 bi achando que quem exploraria eram eles e descobriram que o público de lá não funciona assim. dos interessados, o que parece que pode fazer menos ***** é o Reddit.

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  Charlie Leonardo (@ocharliefcb) relatou um problema há 23 minutos

  @computacao_dev @CLGameStudio Oioii! Eu to na procura também ksksk, achei um servidor no discord Game Dev Brasil onde você pode chamar gente, mas raramente alguém responde! To procurando ver se dá pra achar comunidade no reddit ou algo assim

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  t a n a b e™ (@tanab3z) relatou um problema há 23 minutos

  @bersedorock cara, eu já vi uma parada no reddit do cara falar que era a conta dele, bota fé? tenta usar outra conta ai ou manda a tua pra um amigo (outro pc) testar kkkkkk na dúvida, taca teu problema lá no reddit que alguem com ctz te ajuda. mas eu tenho quase ctz que li sobre isso ai

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  chuu ♪ (@leitecordrosa) relatou um problema há 26 minutos

  acho lindo como sempre vai ter alguem no reddit com o mesmo problema q voce

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  Salamaleico (@SkiloViking) relatou um problema há 28 minutos

  @Mr_Death180 @codigodoslobos O posto foi apagado e o link que eu mando não funciona, mas pra vc ver os comentários é só escrever o título na barra de pesquisa do Google que o primeiro link é a postagem do reddit, la vc consegue pelo menos ver oq as pessoas responderam, post de 2 anos atrás.

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  Nicolas ⚡ (@nicksmai) relatou um problema há 29 minutos

  @paulbatistta tava tendo um drop de fps tbm em todos os jogos jogando com o controle, só desinstalar o Microsoft game input que resolve, nao é problema no jogo. descobri isso vendo nuns posts no reddit geral com o mesmo problema de anos atrás, microsoft ta de tiração total nesse Windows 11.

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  Alberto Lima 🏳️‍🌈 🇵🇸 🇮🇱 🏳️‍⚧️ 🇺🇲 🇻🇦 ☭ (@Alberto12547) relatou um problema há 29 minutos

  @CourtDay_ os novos não sei, mas eu jogo suave o bf4 sem dor de cabeça, além disso esse problemas com os novos bf já foi resolvido e vi isso no reddit faz um tempo

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  Guilherme "Ghost" Jacobs (@GhostJacobs) relatou um problema há 31 minutos

  Uma pessoa me disse que não estava conseguindo trocar pro P&B do Spider Noir na TV. Fui testar no iPhone e nada. Achei vários threads reclamando no Reddit. Aparentemente é pra surgir um prompt pra você escolher? Por que não uparam isso como duas séries? Alguém com esse problema?

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  gigi (@gimouton) relatou um problema há 32 minutos

  quando eu penso que tenho um problema, mas um mano aleatório do reddit ja resolveu ele pra mim

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  vitor 🦅 (@DuffyMorgan_) relatou um problema há 32 minutos

  @gagaruano Depois da última atualização o meu jogo ficou injogável, queda bizarra de desempenho, Ryzen 5 9600x + RX 9060xt. Vi bastante gente no Reddit com o mesmo problema

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  ⚛︎ (@xlfoa) relatou um problema há 32 minutos

  @OlisilvaFefe Opa felipe, tranquilo mano? teu ps5 já deu algum problema q precisou ir pra assistência? metal líquido ou algo do gênero, tava querendo pegar um mas fiquei meio cabreiro com os relatos do reddit

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  Cybele 🦕🐆 (@cybs_03) relatou um problema há 32 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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  julia (@httjuliax) relatou um problema há 33 minutos

  vc sabe que seu pc deu ruim quando começa a procurar a solução do problema no reddit

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  Pedro ₿ (@pedreaming) relatou um problema há 33 minutos

  @wtfluirz @prizzaaaa os caras no reddit quebraram a criptografia e conseguiram extrair os dados brutos da whoop. Eu ia construir um app em cima disso. Só preciso da pulseira. Problema que lá fora custa 200~300 e aqui querem 1200

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  miu V8 (@captorblogs) relatou um problema há 34 minutos

  como esse é o jogo clássico de 1996, 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 é o primeiro de todos, que nasce do ovo, sirobabitichi. no site oficial eles tem até perfil, com personalidades, gostos etc. hoje o meu evoluiu pra um 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 hashizotochi, que é a melhor versão da evolução. pra chegar nos personagens que são mais famosinhos comercialmente/visualmente, 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 ficam doentes pra dar a injeção e perdem corações de fome e felicidade a cada x min, por ex. 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 inclusive, tem personagens secretos quando o seu adulto evolui +1 nível, acho que o critério é a qualidade do cuidado tb. pelo oq eu vi existe somente 1 adulto q evoluiu pra secret pra cada geração

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  macunaíma do curuzu (@cocotatali) relatou um problema há 40 minutos

  Mds entro no reddit para pegar dica e todo mundo falando mal da Ender 3 V2KKKKKKKKK e todos os problemas vêm do nivelamento

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  skye feodorovna snezhnaya (@kiameisired) relatou um problema há 42 minutos

  @Kim015_reserva @kanadestruction Ahh, então é mais um erro de tradução? Eu já tinha visto uma discussão no reddit sobre como Phanes provavelmente era o humano primordial e que isso foi mudado na localização, mas n tinha sacado q se estendia pro Nibelung também

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  Ermano (@shockawzz) relatou um problema há 46 minutos

  @majimapegger infelizmente pasou esse tempo, eu me sentia no reddit achando a soluçao dos meus problemas mais especificos possiveis, agora qualquer pesquisa aparece algo totalmente off topic...

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  Ilovefatladies Acerolla 🏳️‍⚧️💮🐚 (@SucodeAcerolazo) relatou um problema há 48 minutos

  @greenroze2 Seu erro foi postar isso no REDDIT

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  david (@deufff_) relatou um problema há 52 minutos

  @j_teixeiraprop não é do nada, o preço de 3ds usadas têm vindo a subir todos os anos desde tipo 2020, a popularização via youtube e tiktok e reddit só acrescentou ao problema mas não é nada de novo tendo em conta que é hardware da nintendo

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  P.Y.T.💋💕✨🪩 (@luvadecristal) relatou um problema há 55 minutos

  Só o pessoal do Reddit mesmo pra resolver meus problemas

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  hev ♡ (@rosesareve) relatou um problema há 59 minutos

  amo quando jogo um problema tecnológico no reddit e um comentário com 46 upvotes me salva

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  Felipe Demartini (@namcios) relatou um problema há 60 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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  Leonardo (@LeoroazOficial) relatou um problema há 1 hora

  @AL_Capone_MMA @EvenDroppinDime Inclusive, fico pensando se aquele pessoal do Reddit que o Bear leu que dizia que não funciona também desejaram de alguma forma depois para que os desejos deles nunca tenham acontecido, fazendo o eu deles do passado acreditassem que os desejos não funcionam