Multi-Agenten-Schwärme mit CrewAI & LangChain auf einem Cloud-VPS selbst hosten (vollständige Anleitung)
Schritt-für-Schritt-Bauplan für den Produktivbetrieb hierarchischer Agentenschwärme mit CrewAI und zustandsbehafteter Workflows mit LangGraph, mit Python 3.11, Docker Compose, PostgreSQL-pgvector-Checkpoints und Celery-Redis-Aufgaben-Queues.
Passende Rechenleistung & Hardware wählen
Multi-Agenten-Crews führen parallele Tool-Aufrufe und Vektorabfragen aus, die schnell über 3,5 GB RAM hinausgehen. Stellen Sie eine NodexVPS-Instanz für Agentenschwärme bereit (c-eu-02 mit 4 vCPU, 8 GB DDR5-ECC-RAM, 80 GB NVMe), damit der Kernel Prozesse bei großer Last nicht wegen Speichermangel beendet.
Python 3.11, Poetry & Docker Engine installieren
Richten Sie moderne Python-Build-Werkzeuge zusammen mit Docker Compose V2 für isolierte Hintergrunddienste ein.
PostgreSQL mit pgvector-Checkpointer auf demselben Server bereitstellen
Starten Sie einen eigenen PostgreSQL-Container mit pgvector, um LangGraph-Checkpoints, Gesprächsverläufe und semantische Embeddings dauerhaft zu speichern.
CrewAI-Multi-Agenten-Schwarm mit hierarchischer Delegation anlegen
Legen Sie einen neuen CrewAI-Arbeitsbereich an und konfigurieren Sie spezialisierte Agenten mit Rollenbeschreibungen, Zielen und Tool-Zuordnungen.
Zustandsbehafteten LangGraph-Checkpointer & PostgresSaver konfigurieren
Binden Sie die Zustandsspeicherung von LangGraph ein, um zyklische Graph-Schritte in PostgreSQL abzulegen, für sofortiges Zurücksetzen, Nachvollziehbarkeit und Freigaben durch Menschen.
Lokale Ollama-LLMs auf demselben Server für kostenlose Tool-Inferenz
Betreiben Sie Modelle mit 8 Mrd. Parametern direkt auf Ihrer AMD-EPYC-CPU über Ollama auf localhost und sparen Sie externe API-Tokens für Agentenschleifen mit hohem Volumen.
systemd-Daemon für den Schwarm-Betrieb rund um die Uhr konfigurieren
Sorgen Sie dafür, dass Ihre Multi-Agenten-Worker nach einem Neustart automatisch weiterlaufen und ohne Kaltstart-Nachteile aktiv bleiben.
Inhaltsverzeichnis
- 1.1. Rechenleistung & Speicher für mehrere Agenten dimensionieren
- 2.2. Python 3.11, Poetry & Docker installieren
- 3.3. PostgreSQL & pgvector-Speicher einrichten
- 4.4. Redis als Broker für Aufgaben-Queues konfigurieren
- 5.5. Hierarchisches CrewAI-Projekt anlegen
- 6.6. Zustandsbehafteten LangGraph-Checkpointer einbinden
- 7.7. systemd-Daemon für die Produktion bereitstellen
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