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AI Agent VPS分钟阅读•Updated 2026-03-27
如何在云 VPS 上自托管 CrewAI 与 LangChain 多智能体集群（完整指南）
分步生产部署方案：使用 Python 3.11、Docker Compose、PostgreSQL pgvector 检查点和 Celery Redis 任务队列，部署分层 CrewAI 智能体集群和 LangGraph 有状态工作流。
1
选择合适的计算与硬件配置
多智能体团队会并行调用工具和检索向量，内存峰值很容易超过 3.5GB。请部署一台 NodexVPS Agent Swarm 实例（c-eu-02，4 vCPU、8GB DDR5 ECC 内存、80GB NVMe），避免在繁重任务中被内核 OOM 终止。
2
安装 Python 3.11、Poetry 与 Docker Engine
配置新版 Python 构建工具，以及用于隔离后台服务的 Docker Compose V2。
3
部署同机的 PostgreSQL 与 pgvector 检查点
启动一个安装了 pgvector 的独立 PostgreSQL 数据库容器，用于持久保存 LangGraph 检查点、对话记忆和语义嵌入。
4
搭建具备分层委派的 CrewAI 多智能体集群
初始化新的 CrewAI 工作区，并为专业智能体配置角色描述、目标定义和工具分配。
5
配置 LangGraph 有状态检查点与 PostgresSaver
集成 LangGraph 状态持久化，把循环图的每一步保存到 PostgreSQL，实现即时回滚、可审计以及人工审批环节。
6
同机部署本地 Ollama LLM，实现零成本工具推理
通过 localhost 上的 Ollama 直接在 AMD EPYC CPU 上运行 8B 参数模型，为高频的智能体后台循环节省外部 API 令牌。
7
配置 Systemd 守护进程，实现 7×24 持续运行
确保多智能体工作进程在服务器重启后自动恢复，并保持常驻，没有冷启动延迟。
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