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智能体 n8n · Ollama · Docker 无需 KYC

AI 智能体托管:让您的智能体 24/7 持续运行的服务器

智能体和自动化需要一台始终在线、拥有独立 IP、不会随笔记本休眠而休眠的机器。如果智能体框架调用托管模型,可从每月 $8.50 起的 VPS 开始;若要自己运行模型,可升级到每月 $109.25 起的 GPU 服务器。完整 root 权限,NVMe 存储,加密货币支付。

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无需 KYC 使用加密货币支付 完整 root 数分钟上线 10 个机房

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服务器

选择适合您智能体的服务器

VPS 价格为罗马尼亚、一个月期限的价格。选择 12 个月期限可享 5 折。GPU 价格为摩尔多瓦的价格。

Location
VPS

智能体入门型

$8.50/mo

or $4.25/mo on a 12-month term (−50%)

  • CPU2 vCPU
  • RAM4 GB DDR4
  • Disk60 GB NVMe
  • NetworkUnlimited · 1 Gbps

一两个调用托管模型 API 的智能体或工作流,外加一个小型数据库。

Configure and order
Location
热门
VPS

智能体主力型

$13/mo

or $6.50/mo on a 12-month term (−50%)

  • CPU4 vCPU
  • RAM8 GB DDR4
  • Disk120 GB NVMe
  • NetworkUnlimited · 1 Gbps

n8n,或带有 Postgres、向量库以及用于网页任务的无头浏览器的框架。

Configure and order
Location
VPS

小型本地模型

$25.50/mo

or $12.75/mo on a 12-month term (−50%)

  • CPU8 vCPU
  • RAM32 GB DDR5
  • Disk200 GB NVMe
  • NetworkUnlimited · 1 Gbps

在 CPU 上运行的小型量化模型,速度慢但保持私密,就在您的智能体旁边。

Configure and order
Location
GPU

GPU:1 张 RTX 4090,24 GB

$109.25/mo

or $54.63/mo on a 12-month term (−50%)

  • GPU1x RTX 4090 · 24 GB
  • CPU12 vCPU
  • RAM64 GB DDR5
  • Disk1 TB NVMe

让模型与使用它的智能体运行在同一台服务器上。更大的 GPU 请见 GPU 页面。

Configure and order
可以运行什么

人们放在智能体服务器上的东西

工作流自动化

n8n 等工具:无论您是否在线都会运行的 webhook、定时任务和集成。

智能体框架

LangGraph、CrewAI、AutoGen 或您自己的 Python 和 Node 代码,由 systemd 启动,失败时自动重启。

浏览器智能体

搭配 Playwright 的无头 Chromium,用于抓取、监控和表单填写。请给它 8 GB 内存。

本地模型

由 Ollama 或 vLLM 提供开放模型服务,让提示词和文档留在您租用的服务器上。

MCP 服务器

您的助手可以调用的工具。详情请见 MCP 服务器托管。

机器人与定时任务

需要全天运行的 Telegram 和 Discord 机器人、交易机器人以及 cron 任务。

配置选型

智能体到底需要多大的服务器

大多数智能体自己做的事很少。它们把提示词发给模型,等待,然后调用工具。如果模型运行在服务商那边,智能体服务器只需要几 GB 内存和稳定的连接,入门型 VPS 就够了。

需要更多资源时

  • 智能体旁边的数据库或向量库(Postgres、Qdrant、Chroma)还需要额外 2 到 4 GB 内存。
  • 无头浏览器每个打开的页面占用 500 MB 到 1 GB。如果同时运行多个,请预留 8 GB。
  • 本地模型是另一回事。权重必须能放进内存:16 位约每个参数 2 字节,8 位 1 字节,4 位 0.5 字节,再加约 20% 的余量。GPU 服务器运行得很快;仅用 CPU 可以跑小模型,但很慢。私有 LLM 托管页面有选型表。

把智能体限制在受控范围内

智能体可以运行代码并调用工具,所以要像对待任何不受信任的进程一样对待它。给它独立的 Linux 用户或容器、设有消费上限的模型 API 密钥,以及它所需的最少文件和网络访问权限。永远不要把钱包的支付密钥或管理员密码放进智能体的环境中。

配置指南

从下单到智能体运行,只需四步

下单服务器

创建账户,用加密货币充值,部署您选好的配置。几分钟内即可获得 root 权限。

做好准备

更新 Ubuntu,创建用户,只开放需要的端口,并安装 Docker。

运行您的智能体栈

用 Docker Compose 启动 n8n,或把您自己的 Python 智能体作为 systemd 服务运行。

添加 HTTPS,以及(如有需要)本地模型

在前面放置 Caddy 提供 HTTPS,并在 GPU 服务器上安装 Ollama。

第 1 步

准备服务器并安装 Docker

命令假定使用 Ubuntu 22.04 或 24.04,并通过 SSH 以 root 登录。

登录、更新、创建用户、防火墙
ssh root@YOUR_SERVER_IP

apt update && apt -y upgrade
adduser --disabled-password --gecos "" agent

ufw allow OpenSSH
ufw allow 80/tcp
ufw allow 443/tcp
ufw enable
安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
usermod -aG docker agent
systemctl enable --now docker
第 2 步,方案 A

用 Docker Compose 运行 n8n

这里 n8n 只监听 localhost。Caddy(第 3 步)在前面添加 HTTPS。请把 agents.example.com 替换为指向您服务器的域名。当前选项请查看 n8n 托管文档。

/home/agent/n8n/docker-compose.yml
services:
  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "127.0.0.1:5678:5678"
    environment:
      - N8N_HOST=agents.example.com
      - N8N_PROTOCOL=https
      - WEBHOOK_URL=https://agents.example.com/
      - GENERIC_TIMEZONE=UTC
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n

volumes:
  n8n_data:
启动
su - agent
cd ~/n8n
docker compose up -d
docker compose logs -f     # Ctrl+C to stop watching
第 2 步,方案 B

把您自己的 Python 智能体作为服务运行

systemd 单元会在开机时启动智能体,并在其崩溃后重启。密钥保存在只有智能体用户能读取的文件中。

设置虚拟环境
su - agent
mkdir -p ~/app && cd ~/app
python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install requests      # add your framework: langgraph, crewai, autogen...
nano agent.py                       # your agent code
nano .env                           # API_KEY=...   (then: chmod 600 .env)
exit
/etc/systemd/system/agent.service
[Unit]
Description=My AI agent
After=network-online.target
Wants=network-online.target

[Service]
User=agent
WorkingDirectory=/home/agent/app
EnvironmentFile=/home/agent/app/.env
ExecStart=/home/agent/app/venv/bin/python agent.py
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target
启动并查看日志
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now agent
journalctl -u agent -f      # Ctrl+C to stop watching
第 3 步

用 Caddy 添加 HTTPS

只要您的域名指向服务器,Caddy 会自动获取并续期证书。之后 webhook 和网页界面都通过 HTTPS 工作。

安装 Caddy 并反向代理到 n8n
apt -y install caddy
cat > /etc/caddy/Caddyfile <<'EOF'
agents.example.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:5678
}
EOF
systemctl reload caddy
第 4 步,GPU 服务器

用 Ollama 运行本地模型

Ollama 在 localhost 上提供模型服务,您的智能体调用它而不是托管 API。请选择能放进 GPU 显存的模型(见选型表)。

安装并测试模型
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Say hello in five words.",
  "stream": false
}'
保持私密
# Ollama listens on 127.0.0.1:11434 by default. Leave it that way.
# If an agent on another server needs it, tunnel over SSH instead of opening the port:
ssh -N -L 11434:127.0.0.1:11434 agent@YOUR_SERVER_IP
须知

这套方案的优势所在,以及需要谨慎之处

适合以下情况

  • 您希望智能体和工作流全天运行,而不依赖您的电脑
  • 您想要自己的 IP、自己的日志,并完全掌控软件
  • 您希望借助本地模型,让提示词和数据留在您租用的服务器上
  • 您想用加密货币付款而无需提交证件

以下情况请小心

  • 您给了智能体一个可以花钱或删除数据的密钥
  • 您在没有登录保护的情况下把网页界面或 Ollama 端口暴露到互联网
  • 您在宿主机而不是容器中运行模型生成的不受信任代码
  • 您没有为模型 API 密钥设置消费上限
常见问题

AI 智能体托管常见问题

01什么是 AI 智能体托管?

一台全天候运行您的 AI 智能体、自动化和机器人的服务器。您租用带 root 权限的 VPS 或 GPU 服务器,安装智能体软件,然后让它一直运行。

02我可以运行哪些智能体软件?

任何能在 Linux 上运行的软件:n8n、LangGraph、CrewAI、AutoGen、Flowise、Open WebUI、您自己的 Python 或 Node 代码,以及 MCP 服务器。您拥有完整 root 权限,因此 Docker 也能用。

03我需要 GPU 吗?

只有在自己运行模型时才需要。如果您的智能体调用托管模型 API,VPS 就够了。GPU 服务器适合运行 Llama、Mistral 或 Qwen 等本地开放模型,或提示词不能离开您服务器的情况。

04我需要多少内存?

调用托管模型的框架需要 4 GB,带数据库或无头浏览器需要 8 GB,本地模型则需要 32 GB 或一块 GPU。以后您可以升级到更大的套餐。

05我可以运行浏览器智能体吗?

可以。搭配 Playwright 的无头 Chromium 可在 VPS 上运行。每个打开的页面请预留约 500 MB 到 1 GB 内存;如果同时运行多个,请给服务器 8 GB。

06托管智能体需要 KYC 吗?

不需要。您用生成的登录信息创建账户,用加密货币充值,然后部署。请见无需 KYC 的 VPS 托管。根据我们的条款,您仍需对智能体的行为负责。

07如何付款?

从您的账户余额中扣除,余额可用 Bitcoin、Monero、Ethereum、Litecoin、Solana、TRON、BNB、USDC 或 USDT 充值。更长的期限最多可享 5 折。请见价格。

Sources

Where these numbers come from

Checked 20 October 2026. Chain sizes and software requirements change, so confirm against the source before you order.

为你的智能体配备专属服务器

选择规格,用加密货币支付,以 root 登录。无需证件,无需银行卡。