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VPS pour systèmes multi-agents et flottes d'agents

Un agent est peu coûteux à héberger. Une équipe de dix qui partage un état est un problème de mémoire. Dimensionner une flotte CrewAI/LangGraph, pourquoi l'état consomme la RAM, et où la haute mémoire sans KYC trouve sa place. Dès 40 $/mois.

L'erreur la plus courante avec l'hébergement d'agents est de dimensionner pour un seul agent. Quelqu'un fait tourner un agent unique, le voit utiliser 400 Mo, et conclut que les agents sont peu coûteux à héberger. Puis il passe à une vraie équipe et la machine se met à swapper à 3 h du matin.

Un agent est peu coûteux. Ce n'est pas le cas intéressant.

Où va réellement la mémoire

Un agent qui ne fait que lancer des appels d'API vers un modèle est léger — il attend surtout sur le réseau. Faites-en tourner une douzaine sur une petite offre et vous ne le remarqueriez jamais.

La RAM disparaît quand les agents conservent un état. Un historique qui grandit à chaque tour. Un ensemble de travail que plusieurs agents lisent et écrivent. Un stockage vectoriel pour la mémoire à long terme dans le même processus. Dès l'instant où l'architecture cesse d'être « appeler l'API, oublier » et devient « se souvenir, coordonner, transmettre », la mémoire est la contrainte — pas le CPU. Les boucles de type CrewAI, LangGraph, AutoGPT tendent toutes vers cela à mesure qu'elles deviennent sérieuses. Ce n'est pas le framework qui consomme la RAM ; c'est l'état. Nous avons creusé les chiffres ici.

Dimensionnement approximatif

Commencez en dessous de là où vous pensez devoir être, surveillez htop une journée, redimensionnez à la hausse quand vous voyez du swap. Viser trop haut ne fait que gaspiller de l'argent.

Pourquoi cette forme d'hébergeur

Une flotte qui provisionne ou gère ses propres serveurs veut une API qu'elle peut piloter sans humain — et, de plus en plus, payer sans un non plus. Haute mémoire, une IP dédiée, paiement en crypto, sans KYC, et le tout commandable par un agent via MCP : cette combinaison est rare, et c'est ce pour quoi la gamme Pro est bâtie. Ce n'est pas le moins cher au gigaoctet, et si vos agents sont légers, vous n'en avez vraiment pas besoin. Mais pour un système sérieux qui conserve un état et valorise la confidentialité, c'est le bon choix.

Quand vous y êtes, Pro-32 couvre une vraie équipe ; montez à 64 ou 80 Go à mesure que la flotte grandit.

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FAQ

Combien d'agents tiennent sur Pro-32 vs Pro-64 ?

Pas de chiffre net — cela dépend de ce que chaque agent garde en mémoire. Ordre de grandeur : une équipe de 5 à 10 avec mémoire partagée plus un stockage vectoriel modeste est confortable sur 32 Go ; une vingtaine d'agents, des historiques plus grands ou un gros index mémoire vous font passer à 64 Go. Commencez plus bas, redimensionnez quand vous atteignez le swap.

Mes agents ne font qu'appeler une API LLM — en ai-je besoin ?

Probablement pas. Les agents légers, liés à l'API, touchent à peine la mémoire locale ; une offre NAT ou à IP dédiée de 3 à 20 $ les gère très bien. Pro gagne sa place dès que les agents partagent un état — historique, un ensemble de travail qu'ils se passent, un stockage vectoriel pour la mémoire.

Ai-je besoin d'un GPU pour une flotte d'agents ?

Non. Les agents orchestrent et appellent un LLM ; le modèle tourne sur les GPU de votre fournisseur. Localement, vous avez besoin de CPU et de RAM pour la coordination, la mémoire et toute recherche vectorielle. C'est exactement ce qu'est une offre Pro.

Pourquoi sans KYC pour un système d'agents ?

Si un agent provisionne sa propre infrastructure, ou si la charge touche des données que vous préférez ne pas lier à votre identité, payer en crypto sans pièce d'identité garde toute la boucle privée — et un agent peut commander le serveur lui-même via MCP, sans étape humaine.

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