ایا زه د CrewAI چلولو لپاره GPU ته اړتیا لرم؟

نه — د عادي تنظیم لپاره نه. CrewAI اجنټان همغږي کوي؛ اصلي فکر کول په یوه LLM کې پیښیږي چې تاسو یې د یوه API له لارې بولئ (OpenAI، Anthropic، او نور). ستاسو سرور یوازې Python چلوي، د ډلې منطق ساتي، او HTTP کالونه کوي. دا د CPU او RAM کار دی، نه GPU. تاسو به یوازې هغه وخت یو GPU وغواړئ چې مودل هم په محلي توګه وچلوئ (لکه د Ollama له لارې)، چې یو مختلف، ډیر درنه تنظیم دی.

زه کوم اندازه VPS ته اړتیا لرم؟

ډیری ډلې په box سپکې دي ځکه چې درنه کار لرې دی. یو 1–2 GB RAM پلان یوه کوچنۍ ډله په آرامۍ اداره کوي. 4 GB ته پورته لاړ شئ که تاسو څو ډلې چلوئ، اوږد د خبرو اترو تاریخونه په حافظه کې ساتئ، یا د اجنټ حافظې لپاره یو vector store اضافه کړئ. کوچنی پیل وکړئ — تاسو کولی شئ وروسته اندازه بدله کړئ.

زه څنګه ډله روانه وساتم وروسته له دې چې نهنښلم؟

دا د یوه systemd خدمت په توګه (سپارښتل شوی) یا د چټکو ازموینو لپاره په tmux کې وچلوئ. systemd یې بیا پیلوي که crash کوي او په boot یې پیلوي — چې د خپل laptop څخه د حرکت ټوله موخه ده. لاندې یو بشپړ نمونه شته.

ایا زه کولی شم بې کارت یا ID تادیه وکړم؟

هو. EQVPS USDC یا USDT په Base، Ethereum یا Polygon اخلي، او هیڅ د هویت کتنه نشته. راجستر یو بریښنالیک او یو یوځلی کوډ دی. که تاسو یو کوچنی بیلانس ډکوئ Base ترټولو ټیټ شبکه فیسونه لري.

یوه CrewAI څو-اجنټ ډله په یوه VPS وچلوئ

Q: ایا اجنټ کولی شي خپل سرور کرایه کړي؟

هو — EQVPS یو MCP سرور څرګندوي (mcp.eqvps.com/mcp)، نو یو اجنټ د یوه ډک شوي بیلانس سره کولی شي order_vps وبلي او پخپله یو box چمتو کړي. ګټور که ستاسو د ډلې یوه دنده د زیربنا پیل کول وي.

ستاسو CrewAI ډله ستاسو په laptop عالي چلیږي. اجنټان یو له بل سره خبرې کوي، څیړونکی لیکونکي ته سپاري، ټول شی غږیږي — دقیقاً تر هغه چې تاسو سرپوښ بند کړئ او ټول درولوي. یا ستاسو wifi د یوې دندې په منځ کې پریوزي. یا تاسو بیا پیل کوئ او هیر کوئ چې یې بیا پیل کړئ.

یوه ډله چې یوازې هغه وخت چلیږي کله چې تاسو یې ګورئ اتوماتیک نه دی. دا یو ډیمو دی. دا یوې VPS ته حرکت ورکول هغه څه دي چې دا یو څه ته اړوي چې واقعاً کار کوي کله چې تاسو ویده یاست.

ولې یو سرور، نه ستاسو ماشین

وړاندیز ساده دی: یو VPS یو کمپیوټر دی چې هیڅکله خپل سرپوښ نه بندوي. دا یو ثابت IP لري، دا نه ویده کیږي، او که پروسس مړ شي دا کولی شي ځان بیرته راولي. د یوې څو-اجنټ ډلې لپاره — چې د ډیزاین له مخې اوږدې، فلسفي، څو-ګامیزې دندې چلوي — دا د «یو ځل یې کار وکړ» او «دا درې اونۍ چلیدلی» ترمنځ توپیر دی.

یو دویم دلیل شته چې خلک په یوه ښه ډول ښکیلوي: تاسو یو ځواکمن ماشین ته اړتیا نلرئ. پرې نور بل، ځکه چې دا هغه پوښتنه ده چې هرڅوک لومړی یې کوي.

نه، تاسو یو GPU ته اړتیا نلرئ

دا هغه برخه ده چې خلک یې د اجنټانو کوربه کولو په اړه غلط کوي. CrewAI یو همغږونکی دی. دا پریکړه کوي چې کوم اجنټ عمل کوي، په کوم ترتیب، د کوم context سره — او بیا یو ژبني مودل ته وايي چې اصلي استدلال وکړي. هغه مودل نږدې تل د یوه API تر شا اوسیږي: تاسو یوه غوښتنه OpenAI یا Anthropic ته لیږئ، دوی یې په خپلو GPUونو چلوي، تاسو متن بیرته ترلاسه کوئ.

نو ستاسو سرور درې شیان کوي: Python چلوي، د ډلې حالت ساتي، او HTTPS کالونه کوي. هیڅ یو یې GPU نه لمسوي. یو ساده CPU VPS دقیقاً سم دی. یوازینی وخت چې دا بدلیږي دا دی چې تاسو مودل هم په محلي توګه چلول غواړئ — خو دا یو جلا، درنه پروژه ده، او ډیری ډلې یې نه کوي.

په عمل کې: یو 1–2 GB پلان یوه کوچنۍ ډله بې کوم زحمت چلوي. 4 GB ته لاړ شئ که تاسو یو ځل کې څو ډلې چلوئ، لوی د خبرو اترو تاریخونه په RAM کې ساتئ، یا د اوږدمهاله اجنټ حافظې لپاره یو vector ډیټابیس ورباندې تړئ.

اصلي تنظیم

تازه Ubuntu box، د امر شاوخوا یوه دقیقه وروسته root. دلته ټول شی دی:

# 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

# your project
mkdir ~/mycrew && cd ~/mycrew
# copy your crew.py and .env up here (scp / git clone)

ستاسو .env هغه یو راز ساتي چې مهم دی — د LLM API کیلي:

OPENAI_API_KEY=sk-...
# or ANTHROPIC_API_KEY, etc.

بیا یو عادي python crew.py یې چلوي. دا لاسي نسخه ده. دا کار کوي، خو دا هغه شیبه مري چې ستاسو SSH سیشن بند شي — چې موږ د یوه سرور اصلي ټکي ته راولي.

دا د systemd سره ژوندۍ وساتئ

tmux د یوې چټکې ازموینې لپاره سم دی. د هر ریښتیني شي لپاره، systemd وکاروئ — دا ډله بیا پیلوي که crash کوي او په بیا پیل یې راولي. دا /etc/systemd/system/mycrew.service کې ورواچوئ:

[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   # watch it work

اوس ډله په boot چلیږي، په ناکامۍ بیا پیلیږي، او logونه هر ځای ته چې تاسو یې لوستلی شئ. خپل laptop بند کړئ — دا پرواه نه کوي.

د دې لپاره تادیه

راجستر یو بریښنالیک او یو یو‌ځلی کوډ دی — بې کارت، بې ID. تاسو یو بیلانس په USDC یا USDT په Base، Ethereum یا Polygon ډکوئ (Base د فیسونو په اړه ترټولو ارزانه ده)، او امرونه له هغه څخه اخلي. د یوې ډلې لپاره چې ډیری بهرته API کالونه کوي، ډیفالټ NAT پلان سم او ارزانه دی؛ یو -ip پلان یوازې هغه وخت وټاکئ چې ډله د دننه‌ورتګ خدمتونو لپاره خپل عامه IPv4 ته اړتیا ولري.

یو ښه چل: EQVPS یو MCP سرور په mcp.eqvps.com/mcp لري. که چمتو کول پخپله ستاسو د ډلې یوه دنده وي، یو اجنټ د یوه ډک شوي بیلانس سره کولی شي order_vps وبلي او پخپله یو box جوړ کړي — په تادیه کې بې انسان.

څه ویل ریښتيني دي

تاسو د LLM API کیلي راوړئ. موږ ډله کوربه کوو، نه مودل. ستاسو د OpenAI/Anthropic بل جلا دی او، د یوې بوختې ډلې لپاره، معمولاً لوی لګښت — VPS ارزانه برخه ده.

دا یوازې-CPU دی، په جرمني کې یو datacenter. هیڅ محلي GPU inference نشته، او latency غوره وي که ستاسو کاروونکي یا APIونه اروپا-تړلي وي. د یوې ډلې لپاره چې د امریکا-کوربه شوي LLM APIونه وهي اضافي پړاو ملي‌ثانیې دي — د مودل latency تر څنګ بې‌اړخه — خو د پوهیدو ارزښت لري.

د خپلې حافظې لپاره اندازه کړئ، نه د خپل مودل. هغه شی چې واقعاً ستاسو د RAM کارونه لویوي د خبرو اترو تاریخ او هر vector store دی چې تاسو یې اضافه کوئ، نه د اجنټانو شمیر. یوه ورځ journalctl او htop وګورئ او اندازه بدله کړئ که اړتیا وي.

کتاکلی

یوه CrewAI ډله هغه څه ته اړه لري چې نه ویده کیږي. حرکت لنډ دی: یو CPU VPS، pip install crewai، یو systemd unit، ستاسو API کیلي په یوه .env کې. لس دقیقې او ستاسو ډله ۲۴/۷ چلیږي د «هر وخت چې laptop خلاص وي» پر ځای. د root شاوخوا یوه دقیقه، په crypto تادیه، اندازه بدله کړئ کله چې حافظه تاسو ته ووايي — او پریږدئ اجنټان کار وکړي.