Firecrawl /support/ask は、APIとして提供されるAIサポートエージェントです。問題を説明すると、検証済みの診断結果と、すぐに使える修正パラメータが返されます。通常は15〜30秒で応答します。
/support/ask は、あなたのエージェントのために待機するシニアFirecrawlエンジニアのようなものです。
Ask API は主に AIエージェントからの呼び出し を想定して設計されています。Firecrawl をスクレイピング、クロール、またはデータ抽出に使うエージェントを構築している場合は、自律的な問題解決のために /support/ask をエラーハンドリングフローに組み込んでください。
2つのエンドポイント#
| エンドポイント | 認証 | 対象 | できること |
|---|---|---|---|
POST /support/ask | お使いのFirecrawl APIキー | エージェントとアプリ | チームのスコープ内で完全な診断ループを実行 |
POST /support/docs-search | お使いのFirecrawl APIキー | エージェントとアプリ | Firecrawlの公開ドキュメントに基づく回答を返す |
クイックスタート#
失敗したクロールをデバッグする#
ドキュメントを検索#
失敗したジョブをデバッグする#
スクレイピング、クロール、バッチスクレイプ、検索、マップ、抽出など、すべてのFirecrawlジョブは/support/askでデバッグできます。失敗内容を自然な言葉で説明し、ジョブIDがわかる場合は含めてください。エージェントは回答前に、そのジョブのログとアカウントの状態を取得します。
できるだけ多くの情報を含めてください。情報が多いほど、原因を絞り込みやすくなります。
| 詳細 | 役立つ理由 |
|---|---|
| Job ID | エージェント がその ジョブのログ、ステータス、ページごとの結果を直接確認できます |
| Target URL | bot protection、JS rendering、robots rules など、サイト固有の阻害要因を特定できます |
| error message または status code | レート制限 や credit の枯渇と、スクレイピングレベルの失敗を切り分けられます |
| 期待していた結果 | 完全な失敗と、content が欠落したまま "成功" した ジョブ を区別できます |
rationale | エージェント がエンドユーザーの目的を把握し、適切な根拠を優先できるようになります |
Ask が一般的な失敗で確認する項目#
| 症状 | エージェントが調査する内容 |
|---|---|
ジョブのステータスが failed | ジョブログ、上流の HTTP ステータス、プロキシと再試行の履歴 |
| クロールで返されたページ数が想定より少ない | limit、maxDiscoveryDepth、includePaths/excludePaths、サイトマップのカバレッジ、robots ルール |
| Markdown が空、または途中で切れている | クライアントサイドレンダリング、waitFor のタイミング、必要な actions、onlyMainContent によるトリミング |
401 / 402 / 429 レスポンス | API キーの有効性と制限、残りのクレジット、プランのレート制限 |
| ジョブが停止したまま、またはタイムアウトする | キューの状態、ページ単位のタイムアウト、プランごとのジョブ同時実行数 |
| webhook が送信されない | 配信の試行、エンドポイントのレスポンス、署名確認の失敗 |
ジョブ ID がありませんか? アクティビティログで行の URL にカーソルを合わせて Copy ID をクリックするか、ジョブの開始時に返された id を使用してください。
アクティビティログからデバッグする#
自分でリクエストを作成しなくても、ダッシュボードで同じエージェントを実行できます。アクティビティログを開き、失敗した行の アクション 列にあるスパークルボタンを探してください。ツールチップには 問題をデバッグ と表示されます。このボタンは、失敗したジョブ、または子リクエストでエラーが発生して完了したジョブにのみ表示されるため、成功したジョブや進行中のジョブには表示されません。
クリックするとすぐに診断が開始され、プロンプトを入力する必要はありません。Firecrawl は、そのジョブの URL、エンドポイント、ステータス、エラーメッセージ、スクレイピングパラメータを /support/ask を支える同じエージェントに送信します。エージェントはジョブのログとアカウントの状態を読み取ります。スクレイピングされたページコンテンツが含まれることはありません。
開いたパネルには、次の情報が表示されます。
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 診断 | 問題の原因と変更すべき内容についてのエージェントの説明 |
| 信頼度バッジ | 高、中、低 — エージェントが回答にどの程度確信を持っているか |
| 検証済みバッジ | エージェントが提案した修正をテストし、成功した場合に表示されます |
| 推奨される修正 | 修正後のパラメータを JSON で表示します。コピーボタンを使って次のリクエストに貼り付けてください |
| ソース | 回答の根拠となったドキュメントページへのリンク |
診断で解決しない場合は、パネル下部の サポートチケットを開く を選択してください。エージェントの分析がすでに添付されたチケットが作成されるため、失敗内容を改めて説明する必要はありません。
ダッシュボードでのデバッグは、チームごとに1時間あたり30回までです。また、チームには少なくとも1つの API キーが必要です。エージェントは自身のキーで実行されるため、参照できるのは自身のジョブのみです。
診断を取得したら、返された fixParameters を適用して再試行してください。詳しくは、以下のエージェント再試行パターンを参照してください。
仕組み#
/support/ask を呼び出すと、AI エージェントは次の処理を行います。
- 証拠を収集 — ジョブのログ、アカウントの状態、クレジットの使用状況、関連ドキュメントを並行して調べます
- 問題を診断 — 集めた証拠全体をもとに推論し、根本原因を特定します
- 修正を提案 — 次回の API 呼び出しに直接適用できる、機械処理可能な
fixParametersを生成します - 修正を検証 — 可能な場合は、実際の Firecrawl API に対して修正をテストし (例: パラメータを調整してスクレイピングを再試行) 、結果を報告します
エージェントで Ask を使う#
重要な設計パターン: Firecrawl API の呼び出しが失敗したり、想定外の結果が返ってきたりした場合は、/support/ask を呼び出し、その後 fixParameters を使って再試行します。
Python の例#
Node.js の例#
エージェントの再試行パターン#
パラメータ#
/support/ask#
| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
question | string | はい | デバッグしたい内容 (1〜8,000文字) |
rationale | string | いいえ | AI 呼び出し元に推奨。エンドユーザーが何を達成しようとしているかを示します。証拠収集の優先順位付けに役立ちます。 |
context | object | いいえ | エージェントからの任意形式のメタデータ。デバッグ用promptに含まれます |
/support/docs-search#
| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
question | string | はい | 回答対象の質問 (1〜8,000文字) |
レスポンス#
/support/ask のレスポンス#
実際のanswer、fixParameters、validation.evidenceは、各リクエストについて、実行内容に応じてエージェントが生成します。上記の例は実際の診断結果ではなく、レスポンスの形式を示したものです。
/support/docs-search のレスポンス#
パフォーマンス#
| 指標 | 一般的 | 最大 |
|---|---|---|
| レイテンシ | 15〜30秒 | 60秒 (厳密な上限) |
APIリファレンス#
フィードバックやサポートが必要な場合は、help@firecrawl.com までメールでご連絡ください。
Firecrawl APIキーが必要なAIエージェントですか?自動オンボーディング手順については、firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md をご覧ください。

