关于“我的 AI 代理需要多大的服务器？”，诚实的答案是：比你以为的少——直到它突然就不少了。 诀窍在于知道你的负载落在那条线的哪一侧。所以与其猜，不如看看每一类代理实际用多少。
一个决定一切的问题
模型是跑在你的服务器上，还是你的代理通过 API 调用一个模型？
如果你的代理跟一个托管 LLM 对话（常见情形），那聪明又昂贵的部分发生在别人的硬件上。你的机器只是跑一个编排循环：拿输入、调 API、解析结果、也许查一次数据库、重复。那很轻。是真的轻——一台 1 GB 的机器毫不费力就搞定。
如果你在本地跑模型，一切就变了：现在 RAM 被模型权重主导，你会想要能拿到的每一个核。大多数人不需要这个。需要的人通常很清楚自己为什么需要（隐私、无速率限制、离线）。如果那是你，我们另写了一篇本地自建 LLM 的指南。
按负载配置
真实的数字，那种你能照着做的：
| 负载 | RAM | vCPU | 磁盘 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 聊天/助手代理（API 支撑） | 1 GB | 2 | 15 GB | 循环很小；模型在远端 |
| 爬虫/数据代理 | 2 GB | 2 | 25 GB | 给解析 + 抓取数据留余量 |
| 交易机器人 | 1–2 GB | 2 | 15–25 GB | 延迟比体量更重要——见交易机器人指南 |
| 并行跑多个代理 | 4 GB | 4 | 35 GB | 每个代理都便宜；并发会累加 |
| 本地 LLM，3B–7B（量化） | 4–6 GB | 4–6 | 25–45 GB | 纯 CPU，跑得可读，但不适合大批量 |
规律：API 支撑的代理很小；本地模型才是唯一重的东西。
CPU 机器到哪里为止
把上限说清楚：我们的套餐最高到 6 GB 内存和 6 核，纯 CPU——没有 GPU。 这覆盖了上表里的一切，包括个人用的 7B 本地模型。它不覆盖的是：13B 以上的模型、高吞吐的本地推理、或任何真正需要 GPU 的东西。如果那是你的负载，CPU VPS——无论我们的还是别家的——都是错的工具，早知道总比部署之后才发现好。
对那 95% 调用 API 的代理，这些统统不是问题。它们在最小的机器上就很满足。
一条实用的经验法则
- 只是一个调 API 的代理？ 从 1 GB / 2 核起步。以后可以扩容。
- 抓取或存数据？ 2 GB 加更大的磁盘。
- 跑多个代理，或一个小的本地模型？ 4–6 GB 加 4 核以上。
- 需要 GPU？ 那是另一个类别——别硬塞到 CPU 上。
别因为心里没底而超配。代理天生轻量；机器太小的代价是扩容一次，而机器太大的代价是每个月为闲置的 RAM 付钱。
选好尺寸后，代理可以通过 MCP 自己租下这台机器，或者你在网站上一分钟就能下单。无论哪种，先从小的开始——你几乎肯定会用得比预想的少。
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