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
Douai	Login	há 1 dia
Olathe	Site desativado	há 2 dias
Da Nang	Login	há 5 dias
Chhindwāra	Login	há 6 dias
Puteaux	Site desativado	há 11 dias
New Delhi	Site desativado	há 11 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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  Vash 🧉 (@Vash712_) relatou um problema há 5 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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  maria (@yjaeboo) relatou um problema há 8 minutos

  isso seria vdd se esse mangá existisse mas como boruto n existe e é apenas um tópico do Reddit n tem problema

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  Higor Santos (@ImHigor732) relatou um problema há 8 minutos

  @AmxGameplays Um dev disse no Reddit que vão consertar isso aí

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  OGato 🇧🇷🐟 (@fl0wer_k1tty) relatou um problema há 9 minutos

  Tenho muita vontade de voltar a jogar life makeover So que... Eles colocaram IA dentro do jogo aparentemente pelo que eu li no reddit do jogo... Mas a customização de personagem te deixa dar coxas bem grossas na protagonista O problema é poder criar ***** de prota criança

• 
  Felipe Demartini (@namcios) relatou um problema há 9 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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  pode me chamar de helena (@ahelenacomy) relatou um problema há 13 minutos

  O reddit sendo o yahoo resposta dos 2020s busquei um problema extremamente especifico que estou tendo na vida e achei dezenas de posts

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  Gabriel Maltez ✠🏳️‍🌈🇵🇸 (@MaltezGabriel) relatou um problema há 14 minutos

  @ayasadosgames Eu consertando o erro sem ter que olhar no reddit

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  Ricardo (@rsmendes) relatou um problema há 14 minutos

  @BernieAR @NotSantos7 O gajo não faz a mínima ideia do que é que está a falar, nem vale a pena. Depois traz-te aí um reddit que alguém viu preços desde 1998. Há ali um problema de intelecto que nesta altura do campeonato já é difícil curar. Mas os outros é que estão desfasados da realidade.

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  rato ⚢ (@BLU3R4T) relatou um problema há 15 minutos

  @CruzmaltinaVG parou faz uns meses tem um mirror do site mas eu vi um pessoal no reddit tendo problema pra baixar entao er

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  mel (@limaocomelll) relatou um problema há 16 minutos

  Realmente não existe um problema que você tenha que um cara no Reddit já não tenha passado antes.

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  Jefferson e o meu plano çç⁹9poçpp90 (@Herrer4) relatou um problema há 18 minutos

  @jfcoliveira261 Você é um que eu sinto falta dessa rede tóxica, mas me afastei desse antro quando Xandão tirou o cachimbo da minha boca e nunca mais voltei. Problema é que eu migrei pro reddit que você não usa né... :P

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  Brambz (@vingadorbrambz) relatou um problema há 23 minutos

  Guys, tá rolando um papo aí de que tá corrompendo o save do Forza Horizon 6 de algumas pessoas e no Reddit rolou uma lista de carros que *pode ocorrer* tal corrompimento NÃO, isso NÃO aconteceu comigo mas olhando aqui a lista, são carros que eu NÃO USO. Então, pelo sim pelo não, melhor evitar né? tô passando pra vocês mas NADA DISSO SÃO DADOS OFICIAIS, ok? Aguardar que resolvam o problema mais rápido possível

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  Vitor (@VitorMVL) relatou um problema há 25 minutos

  @launzeraa @tonotrigger @ZikaSolarus Tendi, já tive problema disso com o dodi, por isso apesar de provavelmente talvez menos seguro eu baixo de sites que são os jogo pré instalados, que daí só extraio o .zip dps, mas ao menos são sites que são recomendados na megathread do reddit piracy

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  gabiruta (@sancirse) relatou um problema há 30 minutos

  VEI fui contar uma questao minha ..um desabafo no reddit ..e fui massacrada! um comentou assim quem nao tem problema precisa arrumar pra ter 🤨otro q eu so neurotica outro q tenho q ser madura.....

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  laura (@laura_gii) relatou um problema há 35 minutos

  @madeinbajor eu acho q tu precisa morar sozinho um tempo, pq é o único jeito que tu vai ter de se obrigar a aprender..e nao dar tua chave pra mae ir limpar, nem levar roupa pra lavar lá, aprende sozinho, seja por tentativa e erro, seja por vídeo no YouTube, tiktok, reddit, sla, da teus pulo

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  david (@deufff_) relatou um problema há 39 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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  clara 𓆰𓆪 (@anaac13_) relatou um problema há 40 minutos

  alguém me empresta um login do reddit? não quero ter que criar uma conta pra poder ler um unico negocio

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  ˡᵉᵗʸ (@letybraga_) relatou um problema há 42 minutos

  E eu que levei ban no Reddit a 1 ano atrás quando eu criei minha conta??? SIM QUANDO EU ABRI MINHA CONTA tipo logo após eu criar já tava dando erro… jkkkkk que moderação de merd4 @Reddit faça meu favor.

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  𝖁𝕬𝕸𝕸𝕺𝕴𝖅𝕰𝕾 (@Vammoizes) relatou um problema há 44 minutos

  Bizzaro que no Reddit um cara tá passando no MSM problema do que eu só que lá em 2010, ele deve ser um cara legal

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  matheus 🦻 (@matheusdegemeos) relatou um problema há 46 minutos

  eu to empolgado tbm com o recurso de cozimento lento, de tempos em tempos vejo umas receitas de ensopados no reddit, é um território que eu nunca explorei

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  Ordinary_Magician 🎹🎼🎵 (@OdMagician) relatou um problema há 48 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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  Doutor Palito (@DoutorPalito) relatou um problema há 49 minutos

  Valve está investigado um problema no puck do Steam Controler após um usuário no Reddit quase botar fogo na própria casa. O usuário relatou que o puck quase começou um incêndio depois que teve contato com a pulseira metalica do smartwatch dele, a pulseira do relógio foi atraída pelo imã do puck e tocou nos contatos expostos dele, felizmente o puck só ficou com uma marca da pulseira e nada pegou fogo. A Valve já alerta sobre cuidados com o puck no guia do Steam Controller, então o erro foi do usuário que não teve cuidado enquanto usava ele.

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  Gabriel ❎ (@Hurley_jbc) relatou um problema há 51 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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  gatos fofos (@belygatosfofos) relatou um problema há 54 minutos

  nem os manos do reddit conseguem solucionar meu problema pqp

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  Tonhão (@tonhodofotoloja) relatou um problema há 54 minutos

  @falasqueneto @Danielsmarconn Tô caindo de paraquedas aqui, mas se já sabia disso, só ignora Pelo menos no Magic, os gringos pagam uma nota por missprint (erro de impressão), não sei se no pokémon é assim também, mas acho que vale dar uma olhada no Facebook/Reddit pra ter uma noção

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  fxxxk it (@Wyllfx2000) relatou um problema há 54 minutos

  @maryalcantaras Achei uns posts no Reddit, dizem que é um problema nos login feitos com as contas do Google. Fui no Google, retirei o login automático do Disney+, limpei todas as senhas salvas, limpei o cachê e não adiantou em nada. É... estamos a pé mesmo...

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  lm (@aldusagazz) relatou um problema há 55 minutos

  todo problema que eu tenho alguém no reddit já teve uns 7 anos atrás crl

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  Jorge Araujo (@JorgeAraujo) relatou um problema há 59 minutos

  Um programador de computadores contou que quando tem uma dúvida na sua área ele a posta no Reddit e, logo a seguir com um perfil alternativo, posta uma resposta qualquer, que não soluciona propriamente o seu problema. Conforme ele, isso aumenta em muito o número de respostas e de sugestões de soluções efetivas para o problema postado. É a Lei de Cunningham: o instinto humano de corrigir um erro é muito mais forte do que o de responder uma pergunta. No X, porém, me parece que funciona um pouco diferente. A resposta errada nem sempre atrai quem sabe a certa — às vezes atrai quem quer apenas contestar. O impulso, por aqui, tende mais à desconstrução do que à construção. No Reddit, o erro é um convite ao conhecimento. No X é munição para a "treta".

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  miu V8 (@captorblogs) relatou um problema há 1 hora

  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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  Omnissiah (@Omnissiahfella) relatou um problema há 1 hora

  @XboxBrDigital Encontrei muitos problemas pra abrir o Forza pela STEAM. A solução foi baixar o app XBOX e abrir o Forza por lá. No Reddit disseram que o problema pode ter a ver com o RTSS (riva tuner)