Cómo autoalojar enjambres multiagente de CrewAI y LangChain en un VPS en la nube (guía completa)
Plan paso a paso para desplegar en producción enjambres jerárquicos de agentes CrewAI y flujos de LangGraph con estado, con Python 3.11, Docker Compose, checkpoints en PostgreSQL con pgvector y colas de tareas Celery sobre Redis.
Elija la potencia de cálculo y el hardware adecuados
Los equipos multiagente ejecutan en paralelo llamadas a herramientas y recuperación vectorial que superan con facilidad los 3,5 GB de RAM. Despliegue una instancia Agent Swarm de NodexVPS (c-eu-02 con 4 vCPU, 8 GB de RAM DDR5 ECC y 80 GB de NVMe) para evitar que el kernel cierre procesos por falta de memoria durante ejecuciones intensas.
Instale Python 3.11, Poetry y Docker Engine
Configure herramientas modernas de Python junto con Docker Compose V2 para los servicios aislados en segundo plano.
Despliegue PostgreSQL con checkpointer pgvector en el mismo servidor
Lance un contenedor de PostgreSQL dedicado con pgvector instalado para guardar los checkpoints de LangGraph, la memoria de las conversaciones y los embeddings semánticos.
Cree la estructura de un enjambre CrewAI con delegación jerárquica
Inicie un nuevo espacio de trabajo de CrewAI y configure agentes especializados con descripciones de rol, objetivos y herramientas asignadas.
Configure el checkpointer con estado de LangGraph y PostgresSaver
Integre la persistencia de estado de LangGraph para guardar los pasos cíclicos del grafo en PostgreSQL, con reversión inmediata, trazabilidad y aprobaciones con intervención humana.
Ejecute LLM locales con Ollama en el mismo servidor para inferir sin coste
Ejecute modelos de 8B parámetros directamente en su CPU AMD EPYC con Ollama en localhost y ahorre tokens de API externas en los bucles de agentes de gran volumen.
Configure un demonio systemd para que el enjambre funcione 24/7
Haga que sus workers multiagente se reanuden solos tras reiniciar el servidor y sigan activos, sin penalizaciones por arranques en frío.
Índice
- 1.1. Dimensionar la CPU y la memoria para multiagentes
- 2.2. Instalar Python 3.11, Poetry y Docker
- 3.3. Configurar PostgreSQL y el almacén pgvector
- 4.4. Configurar Redis como broker de colas de tareas
- 5.5. Crear la estructura de un proyecto jerárquico de CrewAI
- 6.6. Integrar el checkpointer con estado de LangGraph
- 7.7. Desplegar el demonio systemd de producción
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