ద్వారా AI Agent, LLM మరియు AI Assistant మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
LLM, AI Assistant మరియు AI Agent ల మధ్య ఉన్న ప్రాథమిక వ్యత్యాసాలను తెలుసుకోండి. RAM అవసరాలు, టూల్స్ వినియోగం మరియు సెక్యూరిటీ పరంగా వీటి మధ్య ఉన్న కీలకమైన తేడాలను ఈ కథనం వివరిస్తుంది.
AI agent, LLM మరియు AI assistant మధ్య తేడా ఏమిటి?
AI agent, LLM మరియు AI assistant అనేవి ఒకే stack లోని మూడు పొరలు. వీటి మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి, ప్రతిదానికి సర్వర్ నుండి ఏమి అవసరమో అడగాలి. LLM (large language model) అనేది RAM మరియు compute అవసరమయ్యే weights ఫైల్. Assistant అనేది ఒక chat interface లో అమర్చబడిన మోడల్; దీనికి ఒక account మరియు సేవ్ చేసిన history ఉంటాయి, ఇది దాదాపు ఎల్లప్పుడూ వేరొకరి hardware పై నడుస్తుంది. Agent అనేది tools మరియు loop కలిగిన assistant; ఇది credentials ను కలిగి ఉంటుంది, అందుకే ఇది నిరంతరం ఆన్ లో ఉండే మెషీన్ పై ఉండాల్సి వస్తుంది.
ఈ ప్రశ్నపై చాలా రాతలు కేవలం నిర్వచనాలతోనే ఆగిపోతాయి. ఈ నిర్వచనాలు ఎందుకు ముఖ్యమంటే, ప్రతి పొర మీకు వేర్వేరుగా బిల్లు వేస్తుంది. మొదటి దానికి RAM ఖర్చు అవుతుంది. రెండో దానికి public URL మరియు TLS (transport layer security) అవసరం. చివరి దానికి credentials అవసరం, మరియు ఒక agent ఉపయోగించిన credential ను మీరు వెంటనే మార్చాల్సి (rotate) ఉంటుంది.
LLM అంటే వెయిట్స్, ఆ వెయిట్స్కు RAM అవసరం
LLM అనేది సంఖ్యలతో కూడిన ఒక ఫైల్. మీరు దాన్ని డౌన్లోడ్ చేస్తారు, ఒక రన్టైమ్ దాన్ని మెమరీలోకి లోడ్ చేస్తుంది, ఆపై అది ఒకసారికి ఒక అభ్యర్థన చొప్పున సమాధానం ఇస్తుంది. దీని ఒప్పందం చాలా పరిమితమైనది: టెక్స్ట్ లోపలికి వెళ్తుంది, టెక్స్ట్ బయటకు వస్తుంది. కాల్స్ మధ్య మోడల్కు ఎటువంటి మెమరీ ఉండదు, క్లాక్ ఉండదు, నెట్వర్క్ యాక్సెస్ ఉండదు మరియు ఫైల్ను ఓపెన్ చేసే అవకాశం ఉండదు. ఒక LLM గుర్తుంచుకున్నట్లు కనిపించే ప్రతిదీ, దాన్ని పిలిచే ప్రోగ్రామ్ దాని కాంటెక్స్ట్లోకి పేస్ట్ చేసినదే.
మీ VPS ప్లాన్ను నిర్ణయించే సంఖ్య ఆ ఫైల్ పరిమాణం, ఎందుకంటే మోడల్ రన్ అవుతున్నప్పుడు మొత్తం ఫైల్ మెమరీలోనే ఉంటుంది. Ollama డిఫాల్ట్గా అందించే 4-bit క్వాంటైజేషన్ వద్ద, ప్రతి బిలియన్ పారామీటర్లకు సుమారు 0.6 GB మెమరీని లెక్కించండి, ఆపై కాంటెక్స్ట్ విండో మరియు రన్టైమ్ కోసం మరో ఒకటి లేదా రెండు GBలను అదనంగా కలపండి.
The data behind this chart
[
{
"label": "qwen3:4b",
"download_gb": 2.5,
"ram_gb_needed": 6
},
{
"label": "qwen3:8b",
"download_gb": 5.2,
"ram_gb_needed": 8
},
{
"label": "qwen3:14b",
"download_gb": 9.3,
"ram_gb_needed": 12
},
{
"label": "qwen3:32b",
"download_gb": 20.0,
"ram_gb_needed": 24
}
]qwen3:8b బిల్డ్ డిస్క్లో 5.2 GB ఉంటుంది మరియు స్వాపింగ్ లేకుండా రన్ అవ్వడానికి సుమారు 8 GB RAM అవసరం. 4 GB VPS లో qwen3:14b లోడ్ అవ్వదు, ఎందుకంటే మీరు ఒక్క పదం టైప్ చేయకముందే అది 9.3 GB ఉంటుంది. ఇక్కడ ఉన్న అతిపెద్ద రో (row), qwen3:32b, సుమారు 24 GB అవసరం, ఇది చాలా ప్రైస్ లిస్టులలో వేరే ప్లాన్ మరియు వేరే నెలవారీ బిల్లును సూచిస్తుంది.
మెమరీలో సరిపోవడం ఒక ప్రశ్న అయితే, వేగం మరొకటి. CPU-మాత్రమే ఉన్న VPSలో బాటిల్నెక్ (bottleneck) క్లాక్ స్పీడ్ కంటే మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది, కాబట్టి సరిపోయే మోడల్ కూడా సెకనుకు కొన్ని టోకెన్ల వేగంతోనే సమాధానం ఇవ్వగలదు. రాత్రంతా రన్ అయ్యే పనులకు ఇది సరిపోతుంది, కానీ చాటింగ్ కోసం ఇది అసౌకర్యంగా ఉంటుంది. ఒక GPU ఆ వేగాన్ని సుమారు పది రెట్లు పెంచుతుంది, కానీ అది మీ బిల్లును కూడా పెంచుతుంది, కాబట్టి కొలతతో నిర్ణయించుకోండి: మీరు రన్ చేయాలనుకుంటున్న వర్క్లోడ్తో VPSను బెంచ్మార్క్ చేయండి మరియు GPU VPS ఎప్పుడు ఖర్చుకు తగ్గ ఫలితాన్ని ఇస్తుందో చదవండి. వెయిట్స్ రన్ అవ్వడం ప్రారంభించడానికి, మీ స్వంత VPSలో Ollama తో మొదలుపెట్టండి.
అసిస్టెంట్ అంటే LLM మరియు చాట్ ఇంటర్ఫేస్ కలయిక
అసిస్టెంట్ అనేది ఒక మోడల్ చుట్టూ ఉండే ప్రొడక్ట్ లేయర్. ChatGPT మరియు Claude అనేవి అసిస్టెంట్లు: వీటిలో ఒక మోడల్, చాట్ విండో, అకౌంట్, సేవ్ చేసిన సంభాషణలు మరియు రేట్ లిమిట్ ఉంటాయి. వీటిలో దాదాపు ఏవీ మీరు నియంత్రించే హార్డ్వేర్పై నడవవు, అందుకే హోస్ట్ చేసిన అసిస్టెంట్కు సబ్స్క్రిప్షన్ ఫీజు ఉంటుంది మరియు మీ RAM ఖర్చు అవ్వదు.
సెల్ఫ్-హోస్టెడ్ వెర్షన్ అనేది Open WebUI వంటి ఫ్రంట్ ఎండ్, ఇది స్థానికంగా ఉన్న Ollama కు లేదా హోస్ట్ చేసిన API కి అనుసంధానించబడి ఉంటుంది. ఈ ఫ్రంట్ ఎండ్ ఒక చిన్న సాఫ్ట్వేర్. మోడల్కు అవసరమైన RAM తో పాటు, చాట్ ఇంటర్ఫేస్ కోసం అదనంగా 1 GB RAM అవసరమవుతుందని అంచనా వేయండి. ఒక సాధారణ మోడల్కు అవసరం లేనిది, కానీ దీనికి ఖచ్చితంగా అవసరమైనది పబ్లిక్ URL మరియు సర్టిఫికేట్, ఎందుకంటే మీరు దీన్ని ఫోన్ నుండి యాక్సెస్ చేయాలనుకుంటారు: Certbot మరియు Nginx ఉపయోగించి సర్టిఫికేట్ జారీ చేయండి, లేదా అనేక అప్లికేషన్ల ముందు Traefik వద్ద TLS ను ముగించండి. మీరు ఇంకా ఫ్రంట్ ఎండ్ను ఎంచుకుంటున్నట్లయితే, Open WebUI ప్రత్యామ్నాయాలను పోల్చి చూడండి.
అసిస్టెంట్ సమాధానం ఇస్తుంది. అది స్వయంగా పని చేయదు. అది ఏదైనా shell కమాండ్ను రాసినప్పుడు, ఒక వ్యక్తి ఆ కమాండ్ను చదివి దాన్ని పేస్ట్ చేయాలో లేదో నిర్ణయిస్తారు. ఆ వ్యక్తి ఒక సేఫ్టీ లేయర్గా పనిచేస్తారు, మరియు ఏజెంట్ (agent) అనేది ఆ లేయర్ను తొలగించే వ్యవస్థ.
ఏజెంట్ టూల్స్ మరియు లూప్ను జోడిస్తుంది
ఏజెంట్ అనేది ఫంక్షన్లను కాల్ చేసి, వాటి ఫలితాలను చదవగల ఒక అసిస్టెంట్. దీని పనితీరు రెండు భాగాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మొదటిది టూల్: ఇది మోడల్ అభ్యర్థించగల ఫంక్షన్ యొక్క వివరణ మరియు దానిని రన్ చేసే మీ కోడ్. రెండవది లూప్: మీ ప్రోగ్రామ్ మోడల్ను కాల్ చేస్తుంది, మోడల్ ఒక టూల్ కోసం అడుగుతుంది, మీ ప్రోగ్రామ్ దానిని రన్ చేస్తుంది, అవుట్పుట్ను సంభాషణకు జత చేసి మళ్ళీ మోడల్ను కాల్ చేస్తుంది. మోడల్ పని పూర్తయిందని చెప్పే వరకు లేదా ఒక పరిమితి దానిని ఆపే వరకు ఇది కొనసాగుతుంది.
లూప్ అనేది సాధారణ కోడ్, ఇది వంద లైన్ల కంటే తక్కువలోనే సరిపోతుంది. టూల్స్ నిజమైన క్రెడెన్షియల్స్ను కలిగి ఉండటమే దీనిని ఏజెంట్గా మారుస్తుంది, కాబట్టి లూప్ తన వెలుపల ఉన్న వాటిని మార్చగలదు. ఈ ఒక్క అంశమే కింద పేర్కొన్న ప్రతి హోస్టింగ్ నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. ఏజెంట్ నైపుణ్యాలు మరియు MCP (model context protocol) సర్వర్లు అనేవి లూప్ను తిరిగి రాయకుండానే ఏజెంట్కు మరిన్ని టూల్స్ను అందించే రెండు మార్గాలు.
- ఇది మీ సెషన్ కంటే ఎక్కువ కాలం ఉంటుంది. మీరు ట్యాబ్ను మూసివేసినప్పుడు చాట్ ముగుస్తుంది. ఒక ఏజెంట్ రన్ ఇరవై నిమిషాలు పట్టవచ్చు మరియు మీ ల్యాప్టాప్ స్లీప్ మోడ్లోకి వెళ్ళినా అది కొనసాగాలి, కాబట్టి ఇది నిరంతరం ఆన్లో ఉండే సర్వర్లో ఉండాలి. దీనిని systemd సర్వీస్ లేదా టైమర్ ద్వారా ప్రారంభించాలి, ఇది రీబూట్ తర్వాత దానిని తిరిగి తీసుకువస్తుంది.
- ఇది రహస్యాలను కలిగి ఉంటుంది. ఒక API key, SSH key, లేదా database password. ఏజెంట్ చదవగలిగే దేనినైనా, దాని ఇన్పుట్లో దాగి ఉన్న హానికరమైన సూచన ద్వారా అది ఉపయోగించేలా చేయవచ్చు, కాబట్టి రహస్యాలను ఏజెంట్కు అందుబాటులో లేకుండా ఉంచండి.
- దీని ఖర్చు మీ ప్రశ్నతో కాకుండా, లూప్తో పెరుగుతుంది. ప్రతి అడుగులో మొత్తం సంభాషణను ఇన్పుట్గా తిరిగి పంపుతుంది, కాబట్టి పది అడుగుల రన్ కోసం ఆ ట్రాన్స్క్రిప్ట్ పదిసార్లు చెల్లించాల్సి ఉంటుంది. అందుకే ఇన్పుట్ టోకెన్లు ఏజెంట్ బిల్లును పెంచుతాయి మరియు ఒక రన్ ఎంత ఖర్చు చేయగలదో దానికి గట్టి పరిమితి (hard cap) విధించడం అవసరం.
- ఇది డేటాను రాసేటప్పుడు తప్పులు చేయవచ్చు. చాట్లో తప్పు సమాధానం వస్తే మీరు మళ్ళీ చదువుకోవాలి. లూప్ లోపల తప్పుగా delete కమాండ్ రన్ అయితే మీ డైరెక్టరీ పోతుంది. దీనిని కనీస అధికారాలు కలిగిన యూజర్గా రన్ చేయండి, మరియు కోడింగ్ ఏజెంట్ల కోసం, మీ రిపోజిటరీని ఇచ్చే ముందు దానిని శాండ్బాక్స్లో ఉంచండి.
ప్రతి లేయర్కు బాక్స్ నుండి ఏమి అవసరం
The data behind this chart
[
{
"label": "LLM (weights you host)",
"ram_gb": 8,
"gpu": "helps a lot",
"public_url": "no",
"credentials": "none"
},
{
"label": "Assistant (chat surface)",
"ram_gb": 1,
"gpu": "no",
"public_url": "yes",
"credentials": "one login"
},
{
"label": "Agent (tools and a loop)",
"ram_gb": 2,
"gpu": "no",
"public_url": "only for webhooks",
"credentials": "several"
}
]RAM కాలమ్ను జాగ్రత్తగా చదవండి, ఎందుకంటే ఇందులో మోడల్ పరిగణనలోకి తీసుకోబడలేదు. చాట్ ఫ్రంట్ ఎండ్ మరియు ఏజెంట్ రన్టైమ్ రెండూ చిన్న ప్రోగ్రామ్లే. ఏజెంట్ ఒక హోస్ట్ చేసిన మోడల్ను పిలిస్తే, 2 GB RAM దానిని నడపడానికి సరిపోతుంది, మరియు చౌకైన ప్లాన్ అనేది రాజీ పడటం కాకుండా ఒక సరైన పరిష్కారం అవుతుంది. మోడల్ వెయిట్స్ను అదే బాక్స్లో ఉంచితే, 8 GB మోడల్ లైన్ మిగిలిన అన్నింటి కంటే ఎక్కువ వనరులను తీసుకుంటుంది.
ఇతర కాలమ్లు ప్రజలు ఊహించిన దానికంటే ఎక్కువ ప్రాముఖ్యత కలిగి ఉంటాయి. మోడల్ లేయర్ మాత్రమే GPUతో వేగవంతం అవుతుంది. అసిస్టెంట్ లేయర్కు మాత్రమే సాధారణంగా పబ్లిక్ URL అవసరం, ఎందుకంటే బ్రౌజర్ దానిని చేరుకోవాల్సి ఉంటుంది; వెబ్హుక్ వంటి బయటి ఏదైనా కాల్ చేయాల్సి వచ్చినప్పుడు మాత్రమే ఏజెంట్కు URL అవసరం. మరియు ఒక ఏజెంట్ several క్రెడెన్షియల్స్ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది చాట్ విండోకు మరియు ఏజెంట్కు మధ్య ఉన్న అసలైన వ్యత్యాసం. చాట్ విండో తప్పు సమాచారాన్ని ఇవ్వవచ్చు. కానీ ఏజెంట్ తప్పు సమాచారాన్ని ఇచ్చి, దాని ఆధారంగా చర్య కూడా తీసుకోగలదు.
AI agent ను రన్ చేయడానికి GPU అవసరమా?
అవసరం లేదు, ఒకవేళ మీరు అదే మెషీన్లో model weights ను కూడా హోస్ట్ చేస్తుంటే తప్ప. Agent loop అనేది HTTP అభ్యర్థనలు, JSON parsing మరియు subprocess కాల్లతో కూడుకున్నది; నెట్వర్క్ కోసం వేచి ఉన్నప్పుడు CPU దాదాపు ఖాళీగానే ఉంటుంది. GPU గురించిన ప్రశ్న నిజానికి LLM లేయర్కు సంబంధించినది.
కాబట్టి ఈ నిర్ణయాన్ని రెండుగా విభజించండి. ఒకవేళ టెక్స్ట్ మీ సర్వర్ దాటి బయటకు వెళ్లకూడదనుకుంటే, మోడల్ను ఉంచడానికి అవసరమైన మెమరీ కోసం, మరియు ఆమోదయోగ్యమైన వేగం కోసం GPU కోసం ఖర్చు చేయండి. ఒకవేళ మీకు కేవలం ఆటోమేషన్ మాత్రమే కావాలంటే, token ప్రాతిపదికన మోడల్ను అద్దెకు తీసుకోండి; ఆ డబ్బును uptime మరియు backups కోసం ఖర్చు చేయండి. 2026లో చాలా వరకు self-hosted agents ఒక hosted model ను పిలుస్తాయి, మరియు దీనివల్ల వాటిని రన్ చేయడం తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నది.
AI agent ను మీరు స్వయంగా హోస్ట్ చేయగలరా?
అవును, డేటా మరియు క్రెడెన్షియల్స్ అన్నీ ఈ లూప్లోనే ఉంటాయి కాబట్టి, AI agent ను స్వయంగా హోస్ట్ చేసుకోవడం అత్యంత విలువైనది. 2 GB RAM, ఒక service manager మరియు outbound network access ఉన్న చిన్న VPS లో ఒక నిజమైన agent ను నడపవచ్చు. మీరు ఈ లూప్పై పూర్తి నియంత్రణ కోరుకుంటే VPS లో సొంతంగా నిర్మించుకునే మార్గాన్ని ఎంచుకోండి, లేదా సిద్ధంగా ఉన్న పరిష్కారంతో ప్రారంభించాలనుకుంటే ఇప్పటికే అందుబాటులో ఉన్న self-hosted agent లలో ఒకదానిని deploy చేయండి.
అసిస్టెంట్ను స్వయంగా హోస్ట్ చేయడం సులభం: దీనికి ఒక container మరియు ఒక certificate సరిపోతాయి. మోడల్ను స్వయంగా హోస్ట్ చేయడమే ఖర్చుతో కూడుకున్న పని, CPU ద్వారా tokens చాలా నెమ్మదిగా వస్తుంటే చూసి చాలామంది దీనిని వదిలేస్తారు. డేటా సర్వర్ దాటి బయటకు వెళ్లకూడదన్నప్పుడు లేదా మీ వినియోగం ఎక్కువగా ఉండి per-token ధర భారం అనిపించినప్పుడు మాత్రమే weights ను స్వయంగా హోస్ట్ చేయండి. లేదంటే, agent ను API ద్వారా కాల్ చేయనిచ్చి, ముఖ్యమైన భాగాలను మాత్రం local లో ఉంచుకోండి.
ChatGPT ఒక AI agent ఆ?
ఒక chat ఉత్పత్తి ఏదైనా సాధనాన్ని (tool) పిలిచి, మిమ్మల్ని ముందుగా అడగకుండానే ఆ ఫలితంపై చర్య తీసుకోగలిగినప్పుడు అది agent గా మారుతుంది. ఆ పరీక్ష ప్రకారం, బ్రౌజింగ్, కోడ్ ఎగ్జిక్యూషన్ లేదా కనెక్టర్లు కలిగిన hosted assistants అన్నీ agents అవుతాయి. మీకు మరియు వాటికి ఉన్న తేడా ఏమిటంటే, ఆ లూప్ (loop) ఎక్కడ నడుస్తుంది మరియు ఎవరి credentials ఉపయోగిస్తుంది అనేది. ఒక hosted ఉత్పత్తిలో, ఇవి రెండూ vendor కి చెందుతాయి. మీ స్వంత సర్వర్లో, ఇవి రెండూ మీకే చెందుతాయి; అలాగే తెల్లవారుజామున 3 గంటలకు ఆ లూప్ చేసే దేనికైనా బాధ్యత కూడా మీదే ఉంటుంది.
Reactive, planning మరియు multi-agent
ఏజెంట్లలో ఏడు రకాలు ఉన్నాయని చాలా రౌండప్లు చెబుతుంటాయి. వాటిలో చాలా వరకు మార్కెటింగ్ కోసమే. అయితే, మీరు రాసే కోడ్ను మార్చే రెండు ముఖ్యమైన తేడాలు ఉన్నాయి, అలాగే ఖర్చును ప్రభావితం చేసే మరొక అంశం ఉంది. ఒక reactive ఏజెంట్ ఒక టూల్ను పిలిచి, సమాధానాన్ని చదివి, ప్రతిస్పందిస్తుంది. ఒక planning ఏజెంట్ ముందుగా ఒక ప్రణాళికను సిద్ధం చేసుకుని, ఆ తర్వాత దాని ప్రకారం పనిచేస్తుంది. ఇది సుదీర్ఘమైన పనులకు బాగా పనిచేస్తుంది, కానీ ప్రతి దశలోనూ ప్రణాళికను మళ్లీ పంపాల్సి రావడం వల్ల ఎక్కువ టోకెన్లు ఖర్చవుతాయి. ఒక multi-agent సెటప్లో ఒక ఏజెంట్ ఇతర ఏజెంట్లను ప్రారంభించగలదు. ఇది టోకెన్ ఖర్చును మరియు విఫలమయ్యే అవకాశాలను ఒకేసారి పెంచుతుంది. కాబట్టి, సబ్-జాబ్లు పూర్తిగా స్వతంత్రంగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే (ఉదాహరణకు, ఒకేసారి నాలుగు మూలాల నుండి సమాచారాన్ని వెతకడం) ఇది ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. మొదట reactive ఏజెంట్లతో ప్రారంభించండి. పనులు సుదీర్ఘంగా మారినప్పుడు planning ను జోడించండి. చివరగా మాత్రమే multi-agent వైపు వెళ్లండి. పూర్తి వివరాల కోసం, 2026లో AI ఏజెంట్ల గురించి తెలుసుకోవలసిన విషయాలు చూడండి.
మీరు ఏ లేయర్ను రన్ చేస్తున్నారో తెలుసుకోవడం ఎలా
సర్వర్పై, ఏ ప్రాసెస్లు మెమరీని ఆక్రమించి ఉన్నాయో తనిఖీ చేయండి.
free -h
ps -eo rss,comm --sort=-rss | head -5ఒకవేళ టాప్ లైన్లో ollama లేదా llama-server కొన్ని గిగాబైట్ల RSS (resident set size, ఒక ప్రాసెస్ వాస్తవంగా ఆక్రమించే మెమరీ) కలిగి ఉంటే, మీరు మోడల్ను హోస్ట్ చేస్తున్నారు. ఒకవేళ ఏ ప్రాసెస్ కూడా కొన్ని వందల మెగాబైట్ల కంటే ఎక్కువ లేకపోయినా, మీ API బిల్లు పెరుగుతూ ఉంటే, మీరు ఒక ఏజెంట్ లేదా అసిస్టెంట్ను హోస్ట్ చేస్తూ మోడల్ను అద్దెకు తీసుకుంటున్నారు. ఒకవేళ అన్నీ బ్రౌజర్ ట్యాబ్లోనే జరుగుతుంటే ఆ జాబితా ఖాళీగా ఉంటుంది; మీరు ఒక అసిస్టెంట్ యొక్క కస్టమర్ అని అర్థం. మీ తరపున పనిచేసే సాఫ్ట్వేర్ అవసరమయ్యే వరకు ఇది సరైన పద్ధతే.
మీరు దేనిని రన్ చేయాలనుకుంటున్నారు?
- సమాచారాన్ని ప్రైవేట్గా ఉంచడానికి, ఈ మోడల్ను రన్ చేయండి: Ollama తో LLM ను self-host చేయడం, ఆపై వినియోగదారుల సంఖ్య పెరిగినప్పుడు Ollama మరియు vLLM ల పనితీరును పోల్చడం ద్వారా రన్టైమ్లను సరిచూసుకోండి.
- లూప్ మరియు టూల్స్పై పూర్తి నియంత్రణ కోసం, ఏజెంట్ను రూపొందించండి: VPS పై మీ స్వంత AI ఏజెంట్ను నిర్మించడం.
- ఈ సాయంత్రానికే ఏదైనా పని చేసేలా ఉండాలంటే, దీని నుండి సిద్ధంగా ఉన్న ఒక దానిని డిప్లాయ్ చేయండి: రన్ చేయడానికి విలువైన self-hosted ఏజెంట్లు.
- వీటన్నింటికీ ఇంకా సర్వర్ సిద్ధంగా లేకపోతే, ఇక్కడ ప్రారంభించండి: VPS మీకు వాస్తవంగా ఏమి అందిస్తుంది.
FAQ
AI agent అంటే కేవలం అదనపు దశలు ఉన్న LLM మాత్రమేనా?
ఆ అదనపు దశలే అసలైన ఉత్పత్తి. LLM కేవలం టెక్స్ట్ను టెక్స్ట్గా మారుస్తుంది, అంతకు మించి ఏమీ చేయదు. ఒక agent దాని చుట్టూ అది పిలవగలిగే tools మరియు వాటిని నిరంతరం పిలిచే loop ను కలిగి ఉంటుంది. ఆ tools కు credentials ఉంటాయి కాబట్టి, వాటి అవుట్పుట్ ఒక ఫైల్, డేటాబేస్ లేదా లైవ్ సర్వీస్ను మార్చగలదు. అందుకే ఒక agent కు నిరంతరం నడిచే మెషిన్, service manager మరియు secrets policy అవసరం. అదే LLM కు అయితే, సమాధానం ఇచ్చేటప్పుడు దాని weights ను ఉంచుకోవడానికి సరిపడా మెమరీ ఉంటే సరిపోతుంది.
AI agent ను రన్ చేయడానికి నాకు GPU అవసరమా?
agent కోసం అవసరం లేదు. ఈ loop లో HTTP అభ్యర్థనలు, JSON హ్యాండ్లింగ్ మరియు subprocess కాల్స్ ఉంటాయి. నెట్వర్క్ కోసం వేచి ఉన్నప్పుడు ఏ CPU అయినా వీటిని సులభంగా నిర్వహించగలదు. మీరు మోడల్ weights ను మీరే హోస్ట్ చేసుకుని, సెకనుకు కొన్ని tokens కంటే ఎక్కువ వేగంతో అవుట్పుట్ కావాలనుకున్నప్పుడు మాత్రమే GPU అవసరమవుతుంది. హోస్ట్ చేసిన మోడల్ను పిలిచే ఒక agent, GPU లేని చిన్న VPS లో కూడా హాయిగా నడుస్తుంది.
AI agent కోసం VPS కు ఎంత RAM అవసరం?
agent హోస్ట్ చేసిన మోడల్ను పిలిచినప్పుడు సుమారు 2 GB సరిపోతుంది, ఎందుకంటే runtime, దాని dependencies మరియు ఒక చిన్న లోకల్ డేటాబేస్ మాత్రమే అందులో ఉంటాయి. ఒకవేళ మీరు weights ను కూడా హోస్ట్ చేస్తే, అదనంగా మోడల్ మెమరీని కలపాలి: కేవలం qwen3:8b కే సుమారు 8 GB అవసరమవుతుంది. కాబట్టి, అన్నీ కలిపి ఒకే చోట ఉంచే సర్వర్ ఆ పరిమాణంతో మొదలై, మీరు ఎంచుకున్న మోడల్ను బట్టి పెరుగుతుంది.
నేను AI assistant ను self-host చేసుకుని నా సంభాషణలను ప్రైవేట్గా ఉంచుకోగలనా?
అవును, కానీ ప్రతిదీ నిర్ణయించే ఒక చిన్న షరతు ఉంది. Open WebUI వంటి self-hosted front end మీ సర్వర్లోనే ఖాతాలను మరియు చరిత్రను ఉంచుతుంది. సంభాషణలు ప్రైవేట్గా ఉండాలంటే, వాటి వెనుక ఉన్న మోడల్ కూడా లోకల్గా ఉండాలి. అదే front end ను హోస్ట్ చేసిన API కి కనెక్ట్ చేస్తే, ప్రతి సందేశంతో టెక్స్ట్ మీ సర్వర్ దాటి బయటకు వెళ్తుంది. అప్పుడు మీరు చరిత్రను మాత్రమే కాపాడుకోగలరు, ప్రైవసీని కాదు.
AI agent మరియు chatbot మధ్య తేడా ఏమిటి?
chatbot సమాధానం ఇచ్చి ఆగిపోతుంది. agent తదుపరి ఏమి చేయాలో నిర్ణయించుకుంటుంది, ఒక tool ను పిలుస్తుంది, ఫలితాన్ని చదువుతుంది మరియు పని పూర్తయ్యే వరకు లేదా పరిమితి విధించే వరకు మళ్ళీ నిర్ణయం తీసుకుంటుంది. ఆచరణాత్మక పరీక్ష: సమాధానానికి మరియు చర్యకు మధ్య మనిషి బటన్ నొక్కాల్సిన అవసరం లేకుండానే సాఫ్ట్వేర్ ఏదైనా మార్చగలిగితే, అది agent. దానికి హోస్టింగ్ మరియు దానికి సంబంధించిన భద్రతా నియమాలు (guardrails) తప్పనిసరి.