طاقم CrewAI لديك يعمل ممتازًا على حاسوبك المحمول. الوكلاء يتحدّثون بعضهم لبعض، الباحث يسلّم للكاتب، والأمر كله يدندن — إلى أن تُغلق الغطاء ويتوقّف كله. أو يسقط واي-فايك في منتصف المهمّة. أو تُعيد التشغيل وتنسى أن تُعيد إطلاقه.
طاقم يعمل فقط بينما تراقب ليس أتمتة. إنه عرض توضيحي. نقله إلى VPS هو ما يحوّله إلى شيء يعمل فعلًا بينما تنام.
لماذا خادم، لا آلتك
العرض بسيط: VPS حاسوب لا يُغلق غطاءه أبدًا. له IP ثابت، لا ينام، وإن ماتت العملية يستطيع إعادة نفسه. لطاقم متعدّد الوكلاء — الذي بتصميمه يُشغّل مهامّ طويلة ثرثارة متعدّدة الخطوات — ذلك الفرق بين «عمل مرة» و«ظلّ يعمل ثلاثة أسابيع».
هناك سبب ثانٍ يُربك الناس على نحو جيّد: لا تحتاج آلة قوية. المزيد عن ذلك تاليًا، لأنه السؤال الذي يسأله الجميع أولًا.
لا، لا تحتاج GPU
هذا الجزء يخطئ فيه الناس بشأن استضافة الوكلاء. CrewAI مُنسّق. يقرّر أي وكيل يتصرّف، بأي ترتيب، بأي سياق — ثم يطلب من نموذج لغوي القيام بالاستدلال الفعلي. ذلك النموذج يعيش تقريبًا دائمًا خلف API: ترسل طلبًا إلى OpenAI أو Anthropic، يُشغّلونه على GPUs لديهم، تحصل على نصّ.
فخادمك يفعل ثلاثة أشياء: يُشغّل Python، يحمل حالة الطاقم، ويجري استدعاءات HTTPS. لا شيء من ذلك يلمس GPU. VPS معالج بسيط هو بالضبط الصحيح. الوقت الوحيد الذي يتغيّر فيه ذلك هو إن أردت أيضًا تشغيل النموذج محليًا — لكن ذلك مشروع منفصل أثقل، ومعظم الأطقم لا تفعله.
عمليًا: خطة 1–2 GB تُشغّل طاقمًا صغيرًا دون عناء. اذهب إلى 4 GB إن كنت تُشغّل عدّة أطقم دفعةً، تحتفظ بتواريخ محادثة كبيرة في الذاكرة، أو تُضيف قاعدة بيانات متّجهية لذاكرة وكيل طويلة الأمد.
الإعداد الفعلي
صندوق Ubuntu جديد، root في نحو دقيقة بعد الطلب. إليك الأمر كله:
# Python + venv
apt update && apt install -y python3-venv python3-pip
python3 -m venv ~/crew && source ~/crew/bin/activate
# CrewAI
pip install crewai crewai-tools
# مشروعك
mkdir ~/mycrew && cd ~/mycrew
# انسخ crew.py و.env إلى هنا (scp / git clone)
.env لديك يحمل السرّ الوحيد الذي يهمّ — مفتاح API لـ LLM:
OPENAI_API_KEY=sk-...
# أو ANTHROPIC_API_KEY، إلخ.
ثم python crew.py عادي يُشغّله. تلك النسخة اليدوية. تعمل، لكنها تموت لحظة تُغلق جلسة SSH — ما يقودنا إلى النقطة الفعلية من الخادم.
أبقِه حيًّا بـ systemd
tmux جيّد لاختبار سريع. لأي شيء حقيقي، استخدم systemd — يُعيد تشغيل الطاقم إن تعطّل ويُعيده عند الإقلاع. ضع هذا في /etc/systemd/system/mycrew.service:
[Unit]
Description=CrewAI crew
After=network-online.target
[Service]
WorkingDirectory=/root/mycrew
ExecStart=/root/crew/bin/python /root/mycrew/crew.py
Restart=always
RestartSec=5
EnvironmentFile=/root/mycrew/.env
[Install]
WantedBy=multi-user.target
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now mycrew
journalctl -u mycrew -f # راقبه يعمل
الآن الطاقم يعمل عند الإقلاع، يُعيد التشغيل عند الفشل، ويسجّل في كل مكان تقرؤه. أغلق حاسوبك المحمول — لا يكترث.
الدفع مقابله
التسجيل بريد ورمز لمرة واحدة — بلا بطاقة، بلا هوية. تموّل رصيدًا بـ USDC أو USDT على Base أو Ethereum أو Polygon (Base أرخص على الرسوم)، وتسحب الطلبات منه. لطاقم يجري غالبًا استدعاءات API صادرة، خطة NAT الافتراضية جيّدة وأرخص؛ اختر خطة -ip فقط إن احتاج الطاقم IPv4 عامًا خاصًا به لخدمات واردة.
حيلة لطيفة واحدة: لدى EQVPS خادم MCP على mcp.eqvps.com/mcp. إن كان التجهيز نفسه أحد مهامّ طاقمك، يستطيع وكيل برصيد ممول استدعاء order_vps وإنشاء صندوق بنفسه — بلا بشر عند الدفع.
ما الصادق قوله
أنت تُحضر مفاتيح API لـ LLM. نستضيف الطاقم، لا النموذج. فاتورة OpenAI/Anthropic لديك منفصلة، ولطاقم مزدحم، عادةً الكلفة الأكبر — الـ VPS هو الجزء الرخيص.
إنه معالج فقط، مركز بيانات واحد في ألمانيا. لا استدلال GPU محلي، وزمن الاستجابة أفضل إن كان مستخدموك أو APIs قريبين من أوروبا. لطاقم يصل APIs LLM مستضافة في الولايات المتحدة القفزة الإضافية بالميلي ثانية — غير ذات صلة بجوار زمن استجابة النموذج — لكن يجدر معرفته.
حدّد الحجم لذاكرتك، لا لنموذجك. الشيء الذي يُنمّي استخدام ذاكرتك فعلًا هو تاريخ المحادثة وأي مخزن متّجهي تضيفه، لا عدد الوكلاء. راقب journalctl وhtop ليوم وغيّر الحجم إن احتجت.
الخلاصة
طاقم CrewAI ينتمي إلى شيء لا ينام. النقلة قصيرة: VPS معالج، pip install crewai، وحدة systemd، مفتاح API لديك في .env. عشر دقائق وطاقمك يعمل على مدار الساعة بدل «متى ما كان الحاسوب مفتوحًا». root في نحو دقيقة، ادفع بالعملات المشفّرة، غيّر الحجم حين تخبرك الذاكرة — ودع الوكلاء ينهضون بالعمل.
التعليقات
لا تعليقات بعد. كن الأول.