Cosa mi serve per eseguire un agente IA su un VPS?

Python con un virtualenv per le dipendenze dell'agente, la chiave API del tuo modello in un file di ambiente e un servizio systemd così che si riavvii in caso di crash e parta all'avvio. Se l'agente chiama un modello ospitato (il caso comune) è tutto qui — niente GPU. I passaggi sono sotto; ottieni root in circa un minuto.

Dove metto la chiave API?

In un EnvironmentFile (chmod 600), mai nel file di unità né committata su git. systemd la carica nell'ambiente del processo all'avvio. Così un'unità o un repo trapelati non espongono la tua chiave.

Come tengo l'agente in esecuzione dopo che mi disconnetto?

Avvolgilo in un servizio systemd con Restart=always. A differenza dell'esecuzione in un terminale o con nohup, systemd lo riavvia in caso di crash, lo avvia al boot e cattura i log su journalctl. Questa è la differenza tra uno script e un agente che esegue se stesso.

No, se l'agente chiama un modello ospitato tramite API — è lavoro di orchestrazione solo CPU, comodo su una macchina piccola. Ti serve una GPU solo per eseguire un modello in locale, cosa che non offriamo; per piccoli modelli locali su CPU vedi la guida Ollama.

Chiedete un documento o una carta?

No. Un'email per registrarti, pagamento in USDC o USDT — niente documenti, niente carta. Root in circa un minuto.

Come eseguire un agente IA su un VPS (Python, venv, systemd)

Una guida copia-incolla per eseguire un agente IA su un VPS: configura Python e un virtualenv, tieni le chiavi API in un file env e avvolgi l'agente in un servizio systemd così da riavviarsi in caso di crash e sopravvivere ai riavvii.

Un agente IA che gira solo finché il tuo laptop è aperto è uno script. Per farlo eseguire da solo — riconnettersi, riprovare, sopravvivere ai riavvii — mettilo su un VPS sotto systemd. Questa è la guida copia-incolla minima. Per il perché e la forma più lunga (uptime, dimensionamento, l'angolo MCP) vedi eseguire un agente IA 24/7 e la panoramica VPS per agenti IA.

1. Python e un virtualenv

apt update && apt install -y python3-venv python3-pip git
git clone https://github.com/you/your-agent.git /opt/agent
cd /opt/agent
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. Tieni la chiave API in un file env

Non scrivere mai le chiavi nel codice. Mettile in un file che solo root può leggere:

cat >/opt/agent/.env <<'EOF'
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
EOF
chmod 600 /opt/agent/.env

3. Avvolgilo in un servizio systemd

# /etc/systemd/system/agent.service
[Unit]
Description=AI Agent
After=network.target

[Service]
WorkingDirectory=/opt/agent
ExecStart=/opt/agent/.venv/bin/python main.py
EnvironmentFile=/opt/agent/.env
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now agent
journalctl -u agent -f      # watch it run

Restart=always è tutto il punto: un crash alle 3 di notte si riavvia invece di lasciare l'agente morto fino al mattino. (Altro sul pattern in creare un servizio systemd.)

4. Attenzione ai crash loop

Se l'agente fallisce all'istante all'avvio, Restart=always riprova all'infinito. RestartSec=5 distanzia i tentativi; leggi journalctl -u agent per correggere l'errore di fondo (di solito una variabile env o una dipendenza mancante).

Dimensionamento e le parti oneste

Agente basato su API (il modello gira dal tuo provider): leggero — un Small ($8) o il piano AI-Agent ($10, 4 GB) è più che sufficiente. Nessuna GPU.
Modello locale: configurazione diversa e più pesante — piccoli modelli quantizzati su CPU tramite Ollama; quelli grandi richiedono una GPU che non offriamo.
Containerizzato invece? Il --restart unless-stopped di Docker svolge lo stesso ruolo — vedi docker-compose per agenti IA.

EQVPS espone anche un server MCP, così un agente può persino fornire da sé la propria macchina. Root in circa un minuto, niente KYC, pagamento in cripto.