Wat heb ik nodig om een AI-agent op een VPS te draaien?

Python met een virtualenv voor de afhankelijkheden van de agent, je model-API-sleutel in een omgevingsbestand en een systemd-service zodat hij herstart na een crash en start bij het opstarten. Als de agent een gehost model aanroept (het gangbare geval) is dat alles — geen GPU. De stappen staan hieronder; je hebt root in ongeveer een minuut.

Waar zet ik de API-sleutel?

In een EnvironmentFile (chmod 600), nooit in het unit-bestand of gecommit naar git. systemd laadt hem bij de start in de procesomgeving. Zo lekt een gelekte unit of repo je sleutel niet.

Hoe houd ik de agent draaiend nadat ik de verbinding verbreek?

Verpak hem in een systemd-service met Restart=always. Anders dan bij draaien in een terminal of met nohup herstart systemd hem na een crash, start hem bij het opstarten en legt logs vast in journalctl. Dat is het verschil tussen een script en een agent die zichzelf draait.

Heb ik een GPU nodig?

Niet als de agent een gehost model via een API aanroept — dat is orkestratiewerk dat alleen CPU vraagt, comfortabel op een kleine machine. Je hebt alleen een GPU nodig om een model lokaal te draaien, wat wij niet aanbieden; voor kleine lokale modellen op CPU zie de Ollama-gids.

Vragen jullie om een identiteitsbewijs of kaart?

Nee. Een e-mail om je aan te melden, betalen in USDC of USDT — geen documenten, geen kaart. Root in ongeveer een minuut.

Hoe draai je een AI-agent op een VPS (Python, venv, systemd)

Een copy-paste-handleiding om een AI-agent op een VPS te draaien: stel Python en een virtualenv in, houd API-sleutels in een env-bestand en verpak de agent in een systemd-service zodat hij herstart na een crash en reboots overleeft.

Een AI-agent die alleen draait zolang je laptop openstaat, is een script. Om hem zichzelf te laten draaien — opnieuw verbinden, opnieuw proberen, reboots overleven — zet hem op een VPS onder systemd. Dit is de minimale copy-paste-handleiding. Voor het waarom en de langere vorm (uptime, dimensionering, de MCP-invalshoek) zie een AI-agent 24/7 draaien en het VPS-voor-AI-agents-overzicht.

1. Python en een 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. Houd de API-sleutel in een env-bestand

Codeer sleutels nooit hard. Zet ze in een bestand dat alleen root kan lezen:

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

3. Verpak hem in een systemd-service

# /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 is het hele punt: een crash om 3 uur 's nachts herstart in plaats van de agent tot de ochtend dood te laten liggen. (Meer over het patroon in een systemd-service maken.)

4. Let op crash-loops

Als de agent bij de start meteen faalt, blijft Restart=always eeuwig opnieuw proberen. RestartSec=5 spreidt de pogingen; lees journalctl -u agent om de onderliggende fout te verhelpen (meestal een ontbrekende env-variabele of afhankelijkheid).

Dimensionering en de eerlijke punten

API-gebaseerde agent (model draait bij je provider): licht — een Small ($8) of het AI-Agent-plan ($10, 4 GB) is ruim voldoende. Geen GPU nodig.
Lokaal model: andere, zwaardere opzet — kleine gekwantiseerde modellen op CPU via Ollama; grote hebben een GPU nodig die wij niet bieden.
In plaats daarvan gecontaineriseerd? Docker's --restart unless-stopped speelt dezelfde rol — zie docker-compose voor AI-agents.

EQVPS biedt ook een MCP-server, zodat een agent zelfs zijn eigen machine kan provisioneren. Root in ongeveer een minuut, geen KYC, betalen in crypto.