Auto-héberger des essaims multi-agents CrewAI et LangChain sur un VPS cloud (guide complet)
Un plan de production pas à pas pour déployer des essaims d’agents CrewAI hiérarchiques et des workflows LangGraph avec état, avec Python 3.11, Docker Compose, des checkpoints PostgreSQL pgvector et des files de tâches Celery Redis.
Choisir la puissance de calcul et le matériel adaptés
Les équipes multi-agents exécutent en parallèle des appels d’outils et des recherches vectorielles qui dépassent facilement 3,5 Go de RAM. Déployez une instance NodexVPS Agent Swarm (c-eu-02 avec 4 vCPU, 8 Go de RAM DDR5 ECC et 80 Go de NVMe) pour éviter les arrêts du noyau pour manque de mémoire lors des exécutions lourdes.
Installer Python 3.11, Poetry et Docker Engine
Mettez en place des outils de build Python modernes ainsi que Docker Compose V2 pour isoler les services d’arrière-plan.
Déployer PostgreSQL avec un checkpointer pgvector sur le même serveur
Lancez un conteneur PostgreSQL dédié avec pgvector pour conserver les checkpoints LangGraph, la mémoire des conversations et les embeddings sémantiques.
Créer un essaim multi-agents CrewAI avec délégation hiérarchique
Initialisez un nouvel espace de travail CrewAI et configurez des agents spécialisés avec leur rôle, leurs objectifs et les outils qui leur sont attribués.
Configurer le checkpointer d’état LangGraph et PostgresSaver
Intégrez la persistance d’état de LangGraph pour enregistrer les étapes cycliques du graphe dans PostgreSQL, ce qui permet le retour en arrière immédiat, l’audit et les validations humaines.
Faire tourner des LLM Ollama locaux pour une inférence d’outils sans coût
Exécutez des modèles de 8 milliards de paramètres directement sur votre CPU AMD EPYC via Ollama en local, et économisez les tokens d’API externes pour les boucles d’agents à fort volume.
Configurer le démon systemd pour une exécution de l’essaim 24 h/24
Faites en sorte que vos workers multi-agents reprennent automatiquement après un redémarrage du serveur et restent actifs, sans pénalité de démarrage à froid.
Sommaire
- 1.1. Dimensionner le calcul et la mémoire multi-agents
- 2.2. Installer Python 3.11, Poetry et Docker
- 3.3. Mettre en place PostgreSQL et le stockage pgvector
- 4.4. Configurer le broker de files de tâches Redis
- 5.5. Créer un projet CrewAI hiérarchique
- 6.6. Intégrer le checkpointer d’état LangGraph
- 7.7. Déployer le démon systemd de production
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