Разбираем инфраструктуру для AI-агента: где нужен сервер, где достаточно API, как подключать память, инструменты и интеграции.
Начинайте с простой схемы и усложняйте инфраструктуру только под реальную нагрузку. Для большинства ботов, n8n и API-интеграций не нужен GPU, а для тяжёлых локальных моделей важны RAM, VRAM и стабильность провайдера.
Эта страница создана как заготовка для материала раздела AI & LLM. Основной текст можно редактировать в стандартном редакторе WordPress.
Используйте страницу для подробного разбора задачи, конфигураций, сервисов, ограничений и практических рекомендаций.
Стартовая таблица для редактирования под конкретный материал.
| Сценарий | CPU | RAM | SSD | База данных | Кому подходит | Комментарий |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Простой бот | 2 vCPU | 4 GB | 60 GB | SQLite/PostgreSQL | тесты | лучше сразу Docker |
| Рабочие автоматизации | 4 vCPU | 8-16 GB | 120 GB | PostgreSQL | малый бизнес | нужны бэкапы |
| AI-агенты | 4-8 vCPU | 16-32 GB | 160 GB | PostgreSQL + vector DB | сложные цепочки | лучше API для LLM |
Подходит для старта без лишнего бюджета.
Хороший баланс для большинства рабочих задач.
Нужен, когда есть нагрузка или локальные LLM.
Дешёвый сервер может не вытянуть RAM, диск, сеть или стабильность.
Для рабочих задач важны токены, RPM/TPM, резервный провайдер и логирование.
Нужны SSL, закрытые панели, бэкапы, обновления и контроль доступов.
Подберу сервер, поставлю Docker, n8n, Ollama, Open WebUI, подключу API, домен, SSL, Telegram-бота или AI-агента. После настройки дам понятную инструкцию и проверю, что всё работает.
Да, если задача связана с API, n8n, ботами или лёгкими локальными моделями. GPU нужен для тяжёлого инференса, генерации изображений и обучения.
Да. Можно подобрать конфигурацию, установить Docker, сервисы, SSL, домен, бэкапы и подготовить инструкцию.
API быстрее запускается и проще поддерживается. Свой сервер даёт больше контроля, но требует настройки, обновлений и мониторинга.