CrewAIを動かすのにGPUは要りますか？

いいえ — 通常のセットアップには。CrewAIはエージェントをオーケストレーションします；実際の思考はAPI越しに呼ぶLLM（OpenAI、Anthropicなど）で起きます。あなたのサーバーはPythonを動かし、クルーのロジックを保ち、HTTP呼び出しをします。それはCPUとRAMの仕事で、GPUではありません。GPUが欲しいのはモデルもローカルで動かす場合だけ（例：Ollama経由）、それは別の、はるかに重いセットアップです。

どのサイズのVPSが要りますか？

ほとんどのクルーは箱に軽い、重い作業がリモートだからです。1〜2 GB RAMのプランが小さなクルーを楽にこなします。複数のクルーを動かす、長い会話履歴をメモリに保つ、エージェントの記憶用にベクトルストアを足すなら4 GBへ。小さく始めましょう — 後でサイズを変えられます。

切断した後、クルーをどう動かし続けますか？

systemdサービスとして（推奨）、あるいは手早いテストにはtmuxで動かします。systemdはクラッシュしたら再起動し起動時に立ち上げます — それがノートPCから移す全体の要点です。下に完全なパターンがあります。

カードやIDなしで払えますか？

はい。EQVPSはBase、Ethereum、Polygon上のUSDCやUSDTを受け、身元確認はありません。サインアップはメールと一度きりのコード。小さな残高を入れるならBaseがネットワーク手数料が最も低いです。

エージェントは自分のサーバーを借りられますか？

はい — EQVPSはMCPサーバー（mcp.eqvps.com/mcp）を公開しているので、資金の入った残高を持つエージェントがorder_vpsを呼んで自分で箱をプロビジョニングできます。クルーの仕事の一つがインフラの立ち上げなら有用です。

VPSでCrewAIのマルチエージェントのクルーを動かす

あなたのCrewAIクルーはノートPCで絶好調に動きます。エージェントが互いに話し、リサーチャーがライターに引き継ぎ、全体がうなります — 蓋を閉じてすべてが止まる、まさにその瞬間まで。あるいはwifiが作業の途中で落ちる。あるいは再起動して再起動を忘れる。

見ている間だけ動くクルーは自動化ではありません。デモです。それをVPSへ移すことこそ、あなたが眠る間に実際に働く何かに変えるものです。

なぜ自分のマシンではなくサーバーか

売り文句は単純です：VPSは決して蓋を閉じないコンピュータです。固定IPを持ち、眠らず、プロセスが死んでも自分を戻せます。設計上、長く、おしゃべりで、多段のジョブを動かすマルチエージェントのクルーには、それが「一度動いた」と「三週間動き続けている」の違いです。

もう一つ、良い意味で人々をつまずかせる理由があります：強力なマシンは要りません。 次でそれを、みんなが最初に尋ねる問いなので。

いいえ、GPUは要りません

これがエージェントのホスティングについて人々が誤解する部分です。CrewAIはオーケストレーターです。どのエージェントが、どの順で、どの文脈で動くかを決め — それから言語モデルに実際の推論を頼みます。そのモデルはほぼ常にAPIの後ろに住みます：OpenAIやAnthropicにリクエストを送り、彼らがGPUで走らせ、あなたはテキストを受け取ります。

だからサーバーは三つのことをします：Pythonを動かし、クルーの状態を保ち、HTTPS呼び出しをする。そのどれもGPUに触れません。素のCPU VPSがまさに正解です。それが変わるのは、モデルもローカルで動かしたいときだけ — でもそれは別の、重いプロジェクトで、ほとんどのクルーはしません。

実際：1〜2 GBのプランが小さなクルーを汗もかかずに動かします。複数のクルーを同時に動かす、大きな会話履歴をRAMに保つ、長期のエージェント記憶にベクトルデータベースを付ける場合は4 GBへ。

実際のセットアップ

まっさらなUbuntuの箱、注文の約1分後にroot。ここに全部：

# 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

# あなたのプロジェクト
mkdir ~/mycrew && cd ~/mycrew
# crew.py と .env をここに上げる（scp / git clone）

.env は大事な唯一の秘密を保ちます — LLM APIキー：

OPENAI_API_KEY=sk-...
# または ANTHROPIC_API_KEY など

それから普通の python crew.py がそれを動かします。それが手動版です。動きますが、SSHセッションを閉じた瞬間に死にます — それがサーバーの実際の要点へ導きます。

systemdで生かし続ける

tmuxは手早いテストには良い。実際の何かにはsystemdを使いましょう — クルーがクラッシュしたら再起動し、再起動で立ち上げます。これを /etc/systemd/system/mycrew.service に置きます：

[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   # 働くのを見る

これでクルーは起動時に動き、失敗で再起動し、読めるところ全てにログします。ノートPCを閉じて — 気にしません。

支払い

サインアップはメールと一度きりのコード — カードもIDもなし。Base、Ethereum、Polygon上のUSDCやUSDTで残高を入れ（Baseが手数料で最安）、注文がそこから引かれます。大半アウトバウンドAPI呼び出しをするクルーには、既定のNATプランで問題なく安い；クルーがインバウンドサービスのために自分のパブリックIPv4を要る場合だけ -ip プランを選びましょう。

いい小技一つ：EQVPSは mcp.eqvps.com/mcp にMCPサーバーを持ちます。プロビジョニング自体がクルーの仕事の一つなら、資金の入った残高を持つエージェントが order_vps を呼んで自分で箱を立てられます — チェックアウトに人間なし。

正直に言うべきこと

LLM APIキーはあなたが持ち込む。 私たちはクルーをホストし、モデルはしません。あなたのOpenAI/Anthropicの請求は別で、忙しいクルーにはたいてい大きいコスト — VPSは安い部分です。

CPUのみ、ヨーロッパの二つのロケーション（ドイツとフィンランド）。 ローカルGPU推論はなく、遅延はユーザーやAPIが欧州近接なら最良。US-ホストのLLM APIに当たるクルーには余分のホップはミリ秒 — モデル遅延の隣では無関係 — でも知っておく価値があります。

モデルではなく記憶に合わせてサイズを。 実際にRAM使用を増やすのは会話履歴と足すベクトルストアで、エージェントの数ではありません。1日 journalctl と htop を見て、必要ならサイズを変えましょう。

要点

CrewAIクルーは眠らない何かに属します。移動は短い：CPU VPS、pip install crewai、systemdユニット、.env の中のAPIキー。10分であなたのクルーは「ノートPCが開いているときはいつでも」の代わりに24時間365日動きます。約1分でroot、暗号通貨で支払い、記憶が言うときにサイズを変え — そしてエージェントに仕事を任せましょう。