Günün her saati çalışan yapay zekâ ajanları için sunucu
OpenClaw ve Hermes Agent gibi kişisel ajanlar ve güncel çerçevelerle oluşturduğunuz ajanlar hiç uyumayan bir makineye ihtiyaç duyar: Telegram, WhatsApp veya Slack’te yanıt vermek, zamanlanmış görevleri yürütmek ve araç çağırmak için. Onları tam root erişimli bir HyperDC sunucuda, ağ geçidi gizli tutulmuş ve araçlar Docker’da yalıtılmış olarak çalıştırın.
- Her zaman açık OpenClaw ve Hermes Agent
- LangGraph, CrewAI, Agno ve diğerleriyle oluşturulan ajanlar
- Her model sağlayıcı veya GPU’da kendi modelleriniz
- Ağ geçidi loopback’te, araçlar Docker’da yalıtılmış
- Yazılım yığınıOpenClaw Node.js 24.16 veya üzerini ister (26 önerilir); Hermes Agent ve çoğu çerçeve Python’dır.
- Node.js 24+, Python 3.10+
- Varsayılan portlarİkisi de varsayılan olarak loopback’e bağlanır. Onlara SSH, bir VPN veya kimlik doğrulamalı bir ters vekil sunucu üzerinden erişin; bir ağ geçidini asla kimlik doğrulamasız açmayın.
- OpenClaw 18789, Hermes 8642 (yerel)
- AsgariHermes Agent 2 çekirdek ve 2–4 GB önerir; tarayıcı otomasyonu için en az 2 GB.
- Hermes Agent: 1 çekirdek, 1 GB RAM
- Verileriniz
- Bellek, beceriler ve API anahtarları veri klasöründe
- Resmi belgeler
- docs.openclaw.ai · hermes-agent.nousresearch.com
Ajanlar ve çerçeveler
- OpenClaw
- Hermes Agent
- LangGraph
- CrewAI
- Microsoft Agent Framework
- OpenAI Agents SDK
- Google ADK
- PydanticAI
- Agno
- OpenHands
Bilgiler projenin resmi web sitesi, belgeleri ve kod deposundan alınmış, Ekim 2026’da kontrol edilmiştir.
Paketler hazırlanıyor
AI agents için kullanıma hazır paketler hazırlıyoruz. Nasıl kullanacağınızı ve kaç kullanıcı beklediğinizi yazın; size uygun bir sunucuyla dönelim. Dilerseniz bugün bir Linux VPS ile başlayıp kurulumu rehberimizle yapabilirsiniz.
Hangi sunucu boyutu uygun?
vCPU, bellek ve disk için başlangıç noktaları. Verileriniz ve kullanıcılarınız arttıkça sunucuyu büyütün.
| Özellik |
Kişisel ajan
Sohbet uygulamalarınızda bir asistan
|
Önerilen Ekip ajanları
Birkaç ajan, tarayıcı otomasyonu
|
Yerel modeller
Ajanlar ve model kendi donanımınızda
|
|---|---|---|---|
| vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri. | 1–2 | 2–4 | 8+ |
| BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek. | 2 GB | 4–8 GB | 16–32 GB |
| DiskUygulama, verileri ve yerel yedekler için NVMe veya SSD depolama. | 20 GB | 40 GB | 100 GB+ |
| ModelDil modelinin çalıştığı yer. | Barındırılan API | Barındırılan API | GPU’da Ollama veya vLLM |
| Sunucu türü | Linux VPS | VPS veya VDS | GPU sunucu |
-
Kişisel ajan
Sohbet uygulamalarınızda bir asistan
- vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri.
- 1–2
- BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek.
- 2 GB
- DiskUygulama, verileri ve yerel yedekler için NVMe veya SSD depolama.
- 20 GB
- ModelDil modelinin çalıştığı yer.
- Barındırılan API
- Sunucu türü
- Linux VPS
-
Önerilen
Ekip ajanları
Birkaç ajan, tarayıcı otomasyonu
- vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri.
- 2–4
- BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek.
- 4–8 GB
- DiskUygulama, verileri ve yerel yedekler için NVMe veya SSD depolama.
- 40 GB
- ModelDil modelinin çalıştığı yer.
- Barındırılan API
- Sunucu türü
- VPS veya VDS
-
Yerel modeller
Ajanlar ve model kendi donanımınızda
- vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri.
- 8+
- BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek.
- 16–32 GB
- DiskUygulama, verileri ve yerel yedekler için NVMe veya SSD depolama.
- 100 GB+
- ModelDil modelinin çalıştığı yer.
- GPU’da Ollama veya vLLM
- Sunucu türü
- GPU sunucu
Hermes Agent minimum olarak 1 çekirdek ve 1 GB RAM, önerilen olarak 2 çekirdek ve 2–4 GB, tarayıcı otomasyonu için en az 2 GB belgeler; OpenClaw ağ geçidini çalıştırmak için rakam yayınlamaz. Yerel modeller bir GPU sunucu veya büyük bir CPU sunucu ister.
Bir ajan sunucusu sizin için ne yapar
Ajanlar ancak her saatte harekete geçebildiklerinde işe yarar ve ancak neye erişebileceklerini siz kontrol ettiğinizde güvenlidir.
Her zaman ulaşılabilir
OpenClaw ve Hermes Agent; Telegram, WhatsApp, Slack, Discord ve fazlası üzerinden yanıt verir, bilgisayarınız kapalıyken de zamanlanmış işleri yürütür.
Hizmet olarak kendi ajanlarınız
LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework, PydanticAI veya Mastra ile yazılmış ajanları, belleği kendi veritabanınızda olacak şekilde API ve işçi olarak dağıtın.
Yalıtılmış araçlar
Ajanların kod ve kabuk araçlarını doğrudan sunucuda değil, yalnızca ihtiyaç duydukları gizli bilgilerle Docker konteynerleri içinde çalıştırmasını sağlayın.
MCP sunucuları
Ajanlarınızın kullandığı Model Context Protocol sunucularını bir dizüstü bilgisayar yerine ihtiyaç duydukları verilerin yanında barındırın.
Verileriniz sizde kalır
İstemler, dosyalar ve veritabanları paylaşımlı bir SaaS hesabı yerine kontrol ettiğiniz, seçtiğiniz lokasyondaki bir sunucuda kalır.
Tam root erişimi
Uygulamanın ihtiyaç duyduğu her şeyi kurun, her ayarı değiştirin ve yanında başka hizmetler çalıştırın. Hiçbir şey bir panelin arkasına kilitlenmez.
Kullanıcılarınıza yakın
ABD, Avrupa veya Asya’da bir veri merkezi seçin. Sipariş formu, bulunduğunuz yerden her lokasyona olan gecikmeyi tahmin eder.
Baştan başlamadan büyüyün
Bir VPS ile başlayın; iş yükü büyüdüğünde daha büyük bir pakete, NVMe depolamalı bir VDS’e veya dedicated sunucuya geçin.
Siparişten ilk girişe
Uygulamayı sunucunuza kurulu olarak sipariş edin ya da rehberimizle kendiniz kurun.
-
Sunucuyu seçin
Yukarıdaki tablodan bir boyut ve uygulamayı kullanacak kişilere en yakın veri merkezini seçin.
-
OpenClaw or Hermes Agent kurulumu
Sipariş sırasında OpenClaw or Hermes Agent uygulama seçeneğini işaretleyin ya da rehberimizle temiz bir Ubuntu veya Debian sunucuya kurun.
-
Kanallarınızı ve modelinizi bağlayın
İlk kurulum adımlarını çalıştırın, model sağlayıcı anahtarınızı veya yerel model adresinizi ekleyin ve kullanmak istediğiniz sohbet uygulamalarını eşleştirin.
-
Güvenliği sıkılaştırın
Ağ geçidini loopback’te tutun, ona SSH veya bir VPN üzerinden erişin, yerleşik güvenlik denetimini çalıştırın ve araçlara Docker korumalı alanı verin.
Adım adım kurulum rehberleri
Uygulamayı güncel Ubuntu ve Debian sürümleri için yazılmış rehberlerimizle kurun, güvenceye alın ve güncelleyin.
-
OpenHands yapay zeka ajan platformu Docker ile nasıl barındırılır
Yapay zeka kodlama ajanları için açık kaynaklı platform olan OpenHands Agent Canvas'ı Docker Compose ile kurun, bir API anahtarı ve IP izin listesiyle koruyun, bir model bağlayın ve ajanın sandbox'ını dar tutun.
40 dk İleri
İlgili çözümler
Yapay Zekâ ve LLM Sunucuları
Sunucularınızda modeller, sohbet, ajanlar ve yapay zekâ uygulamaları
AyrıntılarSıkça sorulan sorular
Bir yapay zekâ ajanını neden sunucuda çalıştırmalıyım?
Mesajlara yanıt veren, gelen kutularını izleyen veya zamanlanmış görevleri yürüten ajanların sürekli çevrimiçi olması gerekir. Sunucu, bilgisayarınız uyurken onları çalışır tutar, sabit bir adres verir ve araçlarını ve verilerini kişisel makinenizden uzak tutar.
OpenClaw ve Hermes Agent nedir?
İkisi de açık kaynak kişisel yapay zekâ asistanlarıdır. Daha önce Clawdbot ve Moltbot olarak bilinen OpenClaw, modelinizi WhatsApp, Telegram ve Slack gibi sohbet uygulamalarına bağlayan bir ağ geçidi çalıştırır. Nous Research’ün Hermes Agent’ı oturumlar arasında bellek tutar, deneyimlerinden yeniden kullanılabilir beceriler yazar ve OpenAI uyumlu bir API sunar.
2026’da hangi ajan çerçeveleri geliştirilmeye devam ediyor?
Ekim 2026’da aktif sürüm yayınlayanlar: LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework, OpenAI Agents SDK, Google Agent Development Kit, PydanticAI, Agno ve Mastra. Microsoft AutoGen bakım kipindedir ve halefi Microsoft Agent Framework’tür; Letta V1 sunucusu da yeni kod tabanı lehine emekliye ayrılmıştır.
Ajanlar için GPU gerekir mi?
Ajan barındırılan bir model API’sini çağırdığı sürece hayır: ajanın kendisi hafiftir. Dil modelinin de kendi donanımınızda çalışması gerekiyorsa bir GPU sunucuya ya da küçük modeller için büyük bir CPU sunucuya ihtiyaç duyarsınız.
Bir ajanı nasıl güvende tutarım?
Projelerin kendi önerilerini izleyin: ağ geçidini asla kimlik doğrulamasız açmayın, loopback’te tutup ona SSH veya bir VPN üzerinden erişin, gelen mesajları güvenilmez sayın, tanınmayan gönderenler için eşleştirme isteyin, araçları bir Docker korumalı alanında çalıştırın ve API anahtarlarını yalnızca ajanın kullanıcısının okuyabileceği şekilde tutun. OpenClaw bir güvenlik denetimi komutu içerir.
Docker neden ajan portu için güvenlik duvarıma uymuyor?
Docker’ın yayınladığı portlar ufw ve firewalld kurallarını atlar. Docker ve OpenClaw’ın önerdiği gibi ajan portunu yalnızca 127.0.0.1 üzerinde yayınlayın ya da kurallarınızı DOCKER-USER zincirine ekleyin.
Ajanlarım hangi modelleri kullanabilir?
Çerçevenin desteklediği her model: API’leri üzerinden barındırılan sağlayıcılar ya da OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden kendi Ollama, vLLM veya LocalAI sunucunuzdaki açık modeller. Modeli göreve göre seçin ve sağlayıcı anahtarlarını ajanın gizli yapılandırmasında tutun.
OpenHands gibi kodlama ajanlarını çalıştırabilir miyim?
Evet. OpenHands artık Agent Canvas olarak geliyor: OpenHands, Claude Code ve Codex gibi kodlama ajanları için kendi sunucunuzda çalışan bir kontrol merkezi. Varsayılan olarak 127.0.0.1 üzerinde 8000 portunu dinler; ona SSH veya bir VPN üzerinden erişin, ajanlara ayrı bir kullanıcı ve Docker korumalı alanları verin.
Ajanlarım için MCP sunucuları barındırabilir miyim?
Evet. Model Context Protocol sunucuları, ajanlara araç ve veri sağlayan küçük hizmetlerdir. Onları aynı sunucuda ya da bağlandıkları sistemlerin yanında çalıştırın; uzaktan erişilenleri kimlik doğrulama ve HTTPS ile koruyun.
Ajanlarınıza hiç uyumayan bir yuva verin
Uygulamayı, kaç kişinin kullanacağını ve nerede olduklarını yazın; size uygun bir sunucu önerelim.