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Run logs explained: how to debug any Flowpath agent in under 5 minutes

Every agent run generates a complete execution trace, inputs, outputs, latency, errors. Most users glance at the green success indicator and move on. Knowing how to read logs properly will save you hours when something goes wrong.

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white cubby shelf

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Debugging a broken automation used to mean digging through email notifications, checking third-party dashboards, and manually tracing data through a chain of tools you don't fully control. With Flowpath's run logs, debugging a broken agent typically takes under five minutes, because every piece of information you need is in one place, organized exactly the way you need it.

This guide covers the run log structure, the most common failure patterns and how to diagnose each one, the filtering and search tools for tracking down intermittent issues, and a set of advanced techniques for proactive monitoring rather than reactive debugging.


The run log structure


Every execution of a Flowpath agent produces a run record. The run record has a header — showing the agent name, trigger type, start time, total duration, status and a unique run ID — followed by a sequential list of step records.

Each step record contains four sections. Input data shows exactly what data the step received from the previous step or the trigger — every field, every value, including null fields. Output data shows exactly what the step produced — again, every field. Execution time shows how long the step took to complete, in milliseconds. And status shows whether the step succeeded, failed, was skipped (because a branch condition wasn't met) or is currently running.

This structure means you can trace any piece of data through its entire journey through your workflow. If a HubSpot contact ends up with the wrong value in a field, you can open the run log and see exactly what value entered each step and what value exited it, until you find the point where the transformation went wrong.


The most common failure: missing required field


This accounts for roughly 45% of the agent failures we see across the Flowpath platform. The pattern is always the same: a downstream step expects a field that an earlier step didn't produce, usually because the data wasn't present in the trigger payload or enrichment returned null.

The run log will highlight the failing step in red and show an error message that typically reads something like: "Required field 'company_name' is null or missing." The fix is almost always one of three things: add a data transformation step to provide a default value when the field is null, add a branch condition before the failing step that routes null-field records to a fallback path, or update the enrichment step's field mapping to ensure the field is always populated.


The second most common failure: AI step output format mismatch


When an AI step returns something your downstream step can't parse — "Score: 74" instead of "74", or a JSON object with different key names than expected — the next step fails with a field mapping error. The run log will show you exactly what the AI step returned in the output data section. Nine times out of ten, the fix is a more explicit output instruction in the prompt.


Tracking intermittent failures


The failures that happen on 2% of runs are the hardest to debug because you can't reliably reproduce them. Flowpath's log filtering tools are designed specifically for this case.

Filter by status:error to see all failed runs in your selected time window. Filter by step_name to isolate failures at a specific step. Use the search bar to find runs where a specific value was present — for example, searching for "auth_error" in the output data field will find every run where a downstream API returned an authentication error, even if the step was marked as a warning rather than a failure.

Once you've found the failing run, compare its input data to a successful run for the same step. The difference between the two inputs is almost always the root cause of the failure.


Proactive monitoring with error alerts


Rather than checking logs reactively after a failure, set up error alert webhooks for your critical workflows. In the agent settings panel, you can configure a webhook URL that receives a POST request every time a run fails, including the full run ID, the failing step name and the error message.

Connect this webhook to a Slack notification using — appropriately — a Flowpath agent, and you'll be notified within seconds of any failure in a business-critical workflow. Combine this with the retry functionality (available on Growth and Enterprise plans) and most transient failures will auto-resolve before you even see the notification.

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21. Barrierefreiheit HDStudio entwickelt auf Wunsch barrierefreie Websites und orientiert sich dabei an den Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). Ob und in welchem Umfang eine barrierefreie Umsetzung erfolgt, wird im jeweiligen Projekt vereinbart. Sprich uns gern an, wenn Barrierefreiheit für dein Projekt ein Thema ist.

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2. Leistungen und Ergebnisse HDStudio ist eine inhabergeführte Full-Service-Agentur mit Sitz in Ludwigsburg und den Schwerpunkten E-Commerce, Shopify-Entwicklung, Webdesign mit Framer, Buchungssysteme, SEO, GEO, Social Media, Influencer Marketing und Content Produktion. Angaben zu Projektzahlen, Reichweiten oder Resultaten beruhen auf realen Kundenprojekten zum Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Einzelergebnisse hängen von Branche, Ausgangslage, Markt, Budget und Umsetzung ab und lassen sich nicht pauschal übertragen.

3. Projektlaufzeiten und Zeitangaben Aussagen zu Umsetzungszeiten, etwa zu Webdesign-, Shopify- oder Buchungsprojekten, spiegeln typische Erfahrungswerte aus vergleichbaren Aufträgen wider. Die tatsächliche Dauer hängt von Projektumfang, Anzahl der Funktionen, benötigten Schnittstellen, der Zuarbeit von deiner Seite und Abstimmungsrunden ab. Verbindliche Zeitrahmen halten wir im jeweiligen Angebot oder Projektplan fest.

4. SEO und GEO Leistungen SEO (Suchmaschinenoptimierung) und GEO (Optimierung der Sichtbarkeit in KI-Systemen und Sprachmodellen) sind laufende Prozesse. Rankings in Suchmaschinen sowie die Darstellung deiner Marke in KI-Antworten hängen von zahlreichen externen Faktoren ab, darunter Algorithmen, Wettbewerb und Nutzerverhalten. HDStudio übernimmt keine Garantie für bestimmte Positionen, Sichtbarkeiten oder Erwähnungen. Du bist für die inhaltliche Richtigkeit der freigegebenen Inhalte verantwortlich.

5. Verfügbarkeit von Tools und Plattformen Für Projekte setzen wir auf externe Plattformen und Dienste wie Shopify, Framer, Meta, Google und weitere Anbieter. Funktionsumfang, Verfügbarkeit und Konditionen dieser Dienste richten sich nach den Bedingungen des jeweiligen Anbieters. HDStudio hat keinen Einfluss auf Änderungen, Ausfälle oder Einstellungen dieser Drittanbieter-Dienste und übernimmt hierfür keine Verantwortung.

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