Bir VPS'te yapay zekâ ajanı çalıştırmak için neye ihtiyacım var?

Ajanın bağımlılıkları için virtualenv'li Python, model API anahtarınızı bir ortam dosyasında ve çökünce yeniden başlaması ile açılışta başlaması için bir systemd servisi. Ajan barındırılan bir modeli çağırıyorsa (yaygın durum) hepsi bu — GPU yok. Adımlar aşağıda; yaklaşık bir dakikada root alırsınız.

API anahtarını nereye koyarım?

Bir EnvironmentFile içine (chmod 600), asla unit dosyasına ya da git'e commit'lenmiş olarak değil. systemd başlangıçta onu süreç ortamına yükler. Böylece sızan bir unit ya da depo anahtarınızı sızdırmaz.

Bağlantıyı kestikten sonra ajanı nasıl çalışır tutarım?

Onu Restart=always ile bir systemd servisine sarın. Terminalde ya da nohup ile çalıştırmanın aksine systemd onu çökünce yeniden başlatır, açılışta başlatır ve logları journalctl'e alır. Bir betikle kendini çalıştıran bir ajan arasındaki fark budur.

GPU'ya ihtiyacım var mı?

Ajan barındırılan bir modeli API üzerinden çağırıyorsa hayır — bu yalnızca CPU'ya dayalı orkestrasyon işidir, küçük bir makinede rahattır. GPU yalnızca bir modeli yerelde çalıştırmak için gerekir ki bunu sunmuyoruz; CPU'da küçük yerel modeller için Ollama rehberine bakın.

Kimlik ya da kart istiyor musunuz?

Hayır. Kaydolmak için bir e-posta, USDC veya USDT ile ödeme — belge yok, kart yok. Yaklaşık bir dakikada root.

Bir VPS'te yapay zekâ ajanı nasıl çalıştırılır (Python, venv, systemd)

Bir VPS'te yapay zekâ ajanı çalıştırmak için kopyala-yapıştır rehberi: Python ve bir virtualenv kur, API anahtarlarını bir env dosyasında tut ve ajanı bir systemd servisine sar; böylece çökünce yeniden başlar ve yeniden başlatmaları atlatır.

Yalnızca dizüstünüz açıkken çalışan bir yapay zekâ ajanı bir betiktir. Onu kendi kendini çalıştırır hâle getirmek — yeniden bağlanmak, yeniden denemek, yeniden başlatmaları atlatmak — için bir VPS'te systemd altına koyun. Bu asgari kopyala-yapıştır rehberidir. Nedeni ve uzun biçim (çalışma süresi, boyutlandırma, MCP açısı) için bir yapay zekâ ajanını 7/24 çalıştırma ve yapay zekâ ajanları için VPS'e genel bakış yazılarına bakın.

1. Python ve bir 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. API anahtarını bir env dosyasında tutun

Anahtarları asla koda gömmeyin. Onları yalnızca root'un okuyabileceği bir dosyaya koyun:

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

3. Onu bir systemd servisine sarın

# /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 bütün meselenin özüdür: sabah 3'teki bir çökme, ajanı sabaha kadar ölü bırakmak yerine yeniden başlatır. (Bu desen hakkında daha fazlası bir systemd servisi oluşturma yazısında.)

4. Çökme döngülerine dikkat edin

Ajan başlangıçta anında başarısız olursa Restart=always sonsuza dek yeniden dener. RestartSec=5 denemeleri aralar; temeldeki hatayı düzeltmek için journalctl -u agent'ı okuyun (genellikle eksik bir ortam değişkeni ya da bağımlılık).

Boyutlandırma ve dürüst kısımlar

API destekli ajan (model sağlayıcınızda çalışır): hafif — bir Small ($8) ya da AI-Agent planı ($10, 4 GB) fazlasıyla yeter. GPU gerekmez.
Yerel model: farklı, daha ağır bir kurulum — Ollama ile CPU'da küçük nicemlenmiş modeller; büyükleri sunmadığımız bir GPU ister.
Bunun yerine konteynerli mi? Docker'ın --restart unless-stopped'ı aynı rolü oynar — yapay zekâ ajanları için docker-compose yazısına bakın.

EQVPS ayrıca bir MCP sunucusu sunar; böylece bir ajan kendi makinesini bile sağlayabilir. Yaklaşık bir dakikada root, KYC yok, kripto ile ödeme.