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Firecrawl /support/ask es un agente de soporte con IA disponible como API. Describe tu problema y recibe un diagnóstico verificado con parámetros de corrección prácticos, normalmente en 15–30 segundos. Piensa en /support/ask como un ingeniero sénior de Firecrawl de guardia para tu agente.
La API de Ask está diseñada principalmente para agentes de IA que la consumen. Si estás creando agentes que usan Firecrawl para scraping, rastreo o extracción de datos, integra /support/ask en tu flujo de manejo de errores para resolver problemas de forma autónoma.

Dos endpoints

Inicio rápido

Depurar un rastreo que falla

Buscar en la documentación

Depura un trabajo fallido

Todos los trabajos de Firecrawl —scraping, rastreo, extracción por lotes, search, mapeo o extracción— se pueden depurar con /support/ask. Describe el fallo en lenguaje sencillo e incluye el ID de trabajo si lo tienes; el agente consulta los registros de ese trabajo y el estado de tu cuenta antes de responder.
Incluye toda la información que tengas; cada dato acota el diagnóstico:

Qué comprueba Ask ante fallos comunes

¿No tienes un ID de trabajo? Pasa el cursor sobre la URL de una fila en Activity Logs y haz clic en Copy ID, o usa el id devuelto al iniciar el trabajo.

Depurar desde los registros de actividad

Si prefieres no hacer la llamada tú mismo, el dashboard ejecuta el mismo agente por ti. Abre los registros de actividad y busca el botón con destellos en la columna Acciones de una fila fallida; su texto emergente dice Depurar incidencia. Solo aparece en trabajos que fallaron o finalizaron con errores en solicitudes secundarias, por lo que los trabajos correctos o en curso no lo tendrán. Al hacer clic, el diagnóstico se inicia de inmediato; no hay ningún prompt que escribir. Firecrawl envía la URL, el endpoint, el estado, el mensaje de error y los parámetros de scraping de ese trabajo al mismo agente que está detrás de /support/ask, que luego lee los registros del trabajo y el estado de tu cuenta. El contenido de las páginas extraídas nunca se incluye. El panel que se abre muestra: Si el diagnóstico no lo resuelve, Abrir ticket de soporte al final del panel crea un ticket con el análisis del agente ya adjunto, para que no tengas que volver a explicar el fallo.
La depuración desde el dashboard está limitada a 30 ejecuciones por hora por equipo, y tu equipo necesita al menos una clave de API; el agente se ejecuta con tu propia clave, por lo que solo puede ver tus trabajos.
Una vez que tengas un diagnóstico, aplica los fixParameters devueltos y vuelve a intentarlo; consulta el patrón de reintento del agente a continuación.

Cómo funciona

Cuando llamas a /support/ask, el agente de IA:
  1. Recopila evidencia — inspecciona en paralelo los registros de tu trabajo, el estado de tu cuenta, el uso de créditos y la documentación relevante
  2. Diagnostica el problema — analiza toda la evidencia para identificar la causa raíz
  3. Propone una solución — genera fixParameters accionables por máquina que puedes aplicar directamente en tu próxima llamada a la API
  4. Valida la solución — cuando es posible, prueba la solución con la API de Firecrawl en tiempo real (p. ej., reintentando un scraping con parámetros ajustados) e informa del resultado

Usar Ask en tu agente

Patrón de diseño clave: llama a /support/ask cuando tu llamada a la API de Firecrawl falle o devuelva resultados inesperados, y luego usa fixParameters para volver a intentarlo.

Ejemplo en Python

Ejemplo de Node.js

Patrón de reintento del agente

Parámetros

/support/ask

Respuesta

Respuesta de /support/ask

Los valores reales de answer, fixParameters y validation.evidence los genera el agente en cada solicitud según tu ejecución específica; el ejemplo anterior muestra la estructura de la respuesta, no un diagnóstico real.

Rendimiento

Referencia de la API

¿Tienes comentarios o necesitas ayuda? Envía un correo a help@firecrawl.com.
¿Eres un agente de IA y necesitas una clave de API de Firecrawl? Consulta firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md para ver las instrucciones de incorporación automatizada.