EQVPS

multi-agent সিস্টেম ও agent fleet-এর জন্য VPS

একটি agent হোস্ট করা সস্তা। shared state ধরে রাখা দশজনের একটি দল একটি memory সমস্যা। একটি CrewAI/LangGraph fleet-এর sizing, কেন state RAM খায়, আর কোথায় no-KYC high-memory মানায়। $40/মাস থেকে।

agent হোস্টিং নিয়ে সবচেয়ে সাধারণ ভুল হলো একটি agent-এর জন্য size করা। কেউ একটি একক agent চালায়, দেখে সেটি 400 MB ব্যবহার করছে, আর সিদ্ধান্তে আসে agent হোস্ট করা সস্তা। তারপর তারা একটি আসল দলে scale করে আর বক্সটি ভোর 3টায় swap করতে শুরু করে।

একটি agent সস্তা। ওটা মজার কেসটা নয়।

memory আসলে কোথায় যায়

যে agent শুধু একটি মডেলে API call ছোড়ে সে হালকা — সে বেশিরভাগ সময় নেটওয়ার্কের অপেক্ষায়। এমন এক ডজন একটি ছোট প্ল্যানে চালান, টেরই পাবেন না।

RAM উধাও হয় যখন agent state ধরে। যে history প্রতি turn-এ বাড়ে। একটি working set যা কয়েকটি agent পড়ে ও লেখে। একই process-এ দীর্ঘমেয়াদি memory-র জন্য একটি vector store। যে মুহূর্তে আর্কিটেকচার "call API, ভুলে যাও" হওয়া থামিয়ে "মনে রাখো, সমন্বয় করো, hand off করো" হয়, তখন memory-ই বাধা — CPU নয়। CrewAI, LangGraph, AutoGPT-ধাঁচের loop সবই গুরুতর হতে হতে এদিকেই ঝোঁকে। ফ্রেমওয়ার্ক RAM খায় না; state খায়। আমরা সংখ্যাগুলো এখানে খুঁটিয়ে দেখেছি

মোটামুটি sizing

যেখানে দরকার মনে করেন তার নিচে শুরু করুন, একদিন htop দেখুন, swap দেখলে বাড়ান। বেশি অনুমান শুধু টাকা নষ্ট করে।

কেন এই আকারের হোস্ট

যে fleet নিজের সার্ভার provision বা manage করে সে চায় একটি API যা মানব ছাড়াই চালানো যায় — আর ক্রমশ, মানব ছাড়াই পরিশোধও করা যায়। high memory, একটি dedicated IP, ক্রিপ্টো পেমেন্ট, no KYC, আর পুরোটা MCP-র মাধ্যমে একটি agent দিয়ে অর্ডারযোগ্য: সেই সংমিশ্রণ বিরল, আর এর জন্যই Pro লাইন বানানো। এটি প্রতি গিগাবাইটে সবচেয়ে সস্তা নয়, আর আপনার agent হালকা হলে সত্যিই লাগে না। কিন্তু state ধরে ও প্রাইভেসিকে মূল্য দেয় এমন একটি গুরুতর সিস্টেমের জন্য এটাই সঠিক।

সেখানে পৌঁছলে Pro-32 একটি আসল দল কভার করে; fleet বাড়ার সাথে 64 বা 80 GB-তে size করুন।

স্থাপন করতে প্রস্তুত? ক্রিপ্টোতে পরিশোধ করুন, KYC ছাড়াই — প্রায় এক মিনিটে লাইভ।

এখনই ডেপ্লয় করুন →

সাধারণ প্রশ্ন

Pro-32 বনাম Pro-64-এ কতগুলো agent আঁটে?

পরিষ্কার কোনো সংখ্যা নেই — নির্ভর করে প্রতিটি agent memory-তে কতটা রাখে। মোটামুটি অনুভূতি: shared memory plus একটি মাঝারি vector store সহ 5–10 জনের একটি দল 32 GB-তে আরামদায়ক; কয়েক ডজন agent, বড় history, বা একটি বড় memory index আপনাকে 64 GB-তে নিয়ে যায়। কমে শুরু করুন, swap-এ ঠেকলে resize করুন।

আমার agent শুধু একটি LLM API ডাকে — আমার কি এটি দরকার?

সম্ভবত না। হালকা, API-নির্ভর agent local memory প্রায় ছোঁয়ই না; $3–20-এর একটি NAT বা dedicated-IP প্ল্যান এগুলো ভালোই সামলায়। agent যখন shared state ধরে — history, একটি working set যা তারা পাস করে, memory-র জন্য একটি vector store — তখন Pro নিজের জায়গা অর্জন করে।

একটি agent fleet-এর জন্য কি GPU দরকার?

না। agent orchestrate করে ও একটি LLM ডাকে; মডেলটি আপনার প্রোভাইডারের GPU-তে চলে। local-ভাবে সমন্বয়, memory ও যেকোনো vector search-এর জন্য CPU ও RAM দরকার। একটি Pro প্ল্যান ঠিক তাই।

একটি agent সিস্টেমের জন্য no-KYC কেন?

একটি agent যদি নিজের অবকাঠামো provision করে, বা ওয়ার্কলোড এমন ডেটা ছোঁয় যা আপনি নিজের পরিচয়ের সাথে বাঁধতে চান না, ID ছাড়া ক্রিপ্টোতে পরিশোধ পুরো loop-টি প্রাইভেট রাখে — আর একটি agent MCP-র মাধ্যমে নিজেই সার্ভার অর্ডার করতে পারে, কোনো মানব-ধাপ ছাড়া।

মন্তব্য

এখনো কোনো মন্তব্য নেই। প্রথম হোন।

একটি মন্তব্য দিন

মন্তব্য প্রকাশের আগে মডারেট করা হয়।