VPSలో Claudeతో AI agent ఎలా నిర్మించాలి

Claudeతో agent నిర్మించడం అంటే ఏమిటి

Claudeతో agent నిర్మించడం అంటే Claudeను reasoning coreగా ఉపయోగిస్తూ, loop, tools, dataలను మీ స్వంత serverలో ఉంచడం. ఏమి చేయాలో Claude నిర్ణయిస్తుంది; మీ VPS ఆ పనిని అమలు చేస్తుంది. మీరు task మరియు ప్రస్తుత stateను Claudeకు పంపుతారు. Claude answer లేదా మీ toolsలో ఒకదాన్ని ఉపయోగించమనే requestను పంపుతుంది. మీ code ఆ toolను అమలు చేసి, ఫలితాన్ని తిరిగి పంపుతుంది. పని పూర్తయ్యే వరకు ఈ loop కొనసాగుతుంది. Intelligence అనేది మీరు internet ద్వారా call చేసే service. దాని చుట్టూ ఉన్న ప్రతిదీ మీ నియంత్రణలో ఉంటుంది.

ఈ విభజనే దీని ప్రధాన ప్రయోజనం. Modelను స్వయంగా operate చేయకుండానే frontier-level reasoningను పొందవచ్చు. Agent ఏ వనరులను తాకగలదో కూడా మీరు పూర్తిగా నియంత్రించవచ్చు, ఎందుకంటే tools మీ స్వంత hardwareపై నడుస్తాయి. మీరు ఇప్పటికే మొదటి Claude programను నిర్మించి ఉంటే, VPSపై మొదటి Claude app guide ఈ విధానానికి అవసరమైన ప్రాథమిక అంశాలను వివరిస్తుంది.

Claude మెదడు: Messages API

Claude కు చేసే ప్రతి call ఒకే endpoint, Messages API, ద్వారా వెళ్తుంది.

మీరు ఇప్పటివరకు జరిగిన conversation ను, agent ఉపయోగించగల tools జాబితాను పంపుతారు. Claude తన తదుపరి message ను తిరిగి పంపుతుంది. ఆ message ఒక final answer కావచ్చు లేదా tool ను call చేయమనే request కావచ్చు. మీరే నిర్మించుకునే విధానంలో ప్రత్యేకమైన "agent API" ఉండదు. Tool వినియోగం ఈ ఒకే endpoint లోని feature. దాని చుట్టూ నడిచే loop ను మీరే అమలు చేయాలి.

Calls మధ్య Claude stateless గా ఉంటుంది. అంటే అది స్వయంగా ఏదీ గుర్తుంచుకోదు. ప్రతి request లో మొత్తం conversation ఉంటుంది. మీ code history ను నిల్వ చేసి, ప్రతి turn లో మళ్లీ పంపుతుంది. అందుకే దీర్ఘమైన session లో ప్రతి turn కు ముందు turn కంటే ఎక్కువ tokens ఖర్చవుతాయి. ఇది అంతగా limitation కాదు; ఇది ఒక design choice. State మీ server లో ఉన్నందున Claude ఏమి చూడాలో మీరు ఖచ్చితంగా నిర్ణయించవచ్చు. అలాగే మీ నియంత్రణలో లేని చోట task కు సంబంధించిన ఏదీ నిల్వ ఉండదు. అయితే prompt నిరంతరం పెరుగుతూనే ఉంటుంది. Claude యొక్క context window దీన్ని సులభంగా నిర్వహించినా, అదే loop లోని local model అలా చేయలేరు. అందుకే దీర్ఘమైన prompts ను truncate చేయడం ఆపే ముందు Ollama లో num_ctx ను పెంచాలి.

Tool వినియోగమే agent loop

Claude తో agent loop ను వివరించడం సులభం. మీ tools ను చేర్చిన request ను పంపుతారు. Task ను Claude చదివి, చర్య తీసుకోవాల్సి ఉంటే, tool పేరు మరియు దాని inputs ను పేర్కొన్న tool-use request ను తిరిగి పంపుతుంది. మీ code ఆ tool ను అమలు చేసి, తదుపరి request లో ఫలితాన్ని Claude కు తిరిగి పంపుతుంది. Claude ఆ ఫలితాన్ని చదివి, మరో tool కోసం అడుగుతుంది లేదా తన final reply ను రాస్తుంది. Tools కోసం అడగడం ఆపినప్పుడు task పూర్తవుతుంది.

ఈ loop ను కొన్ని lines లో చేతితో రాయవచ్చు. చాలామంది అలా చేస్తారు, ఎందుకంటే దాన్ని చూడటం మరియు నియంత్రించడం సులభం. అధికారిక SDKలు మీ కోసం ఈ loop ను నడిపించే tool runner ను కూడా అందిస్తాయి. మీరు tool functions ను అందిస్తే, Claude ను పిలవడం, మీ tools ను అమలు చేయడం, ఫలితాలను తిరిగి పంపడం వంటి back-and-forth ను Claude పూర్తిచేసే వరకు SDK నిర్వహిస్తుంది. ఏ పద్ధతి ఎంచుకున్నా దాని నిర్మాణం ఒకటే. Loop ను మీరే రాయాల్సిన అవసరం లేకుండా runner సహాయపడుతుంది. Loop ఇంకా స్పష్టంగా అనిపించకపోతే, runner ను ఉపయోగించే ముందు ఒక minimal loop రాయడం ఉత్తమం. మొదటి నుంచే AI agents నేర్చుకునే ఈ దశలవారీ మార్గంలోని మిగతా అంశాలన్నీ దానిపైనే ఆధారపడతాయి.

బిల్డ్ చేయడానికి మూడు మార్గాలు, VPS కు ఏవి సరిపోతాయి

Claude agent ను బిల్డ్ చేయడానికి మూడు మార్గాలు ఉన్నాయి. మీరు నిర్వహించే మొత్తం వ్యవస్థ పరిమాణంలో అవి పరస్పరం భిన్నంగా ఉంటాయి.

మొదటి మార్గంలో, మీ స్వంత tools తో Claude API ను పిలిచే కోడ్‌ను మీరు రాస్తారు. మీరు loop ను స్వయంగా రాయవచ్చు లేదా SDK యొక్క tool runner ను ఉపయోగించవచ్చు. మొత్తం వ్యవస్థను మీ VPS పై host చేస్తారు. ఇది సాధారణంగా ఎంచుకునే మార్గం. ఎందుకంటే tools, data, security పై మీకు పూర్తి నియంత్రణ ఉంటుంది. ఇది మీ server పై సాధారణ program గా నడుస్తుంది. ఈ guide లోని ఎక్కువ భాగం ఈ మార్గాన్ని ఆధారంగా తీసుకుంటుంది.

రెండవది Claude Agent SDK. ఇది coding agent అయిన Claude Code ను library రూపంలో అందిస్తుంది. దానిపై మీరు మీ సొంత వ్యవస్థను నిర్మించవచ్చు. ఇది పూర్తి agent loop తో పాటు files చదవడం, రాయడం, shell commands నడపడం, search చేయడం కోసం built-in tools ను అందిస్తుంది. అందువల్ల వాటిని మొదటి నుంచి మీరు నిర్మించాల్సిన అవసరం ఉండదు. ఇది మీ స్వంత server పై కూడా నడుస్తుంది. కాబట్టి మీరే harness నిర్మించకుండా సామర్థ్యమున్న file-and-shell agent కావాలనుకుంటే VPS కు ఇది బాగా సరిపోతుంది. files చదివి shell commands నడిపే agent ను unattended గా పనిచేయించే ముందు containment అవసరం. server పై Claude Code ను సురక్షితంగా నడపడం అనే విభాగంలో permissions system, sandbox, isolation options గురించి వివరించబడింది.

మూడవది Managed Agents. ఇందులో Anthropic loop ను నడిపి, agent tools అమలయ్యే sandbox ను host చేస్తుంది. ఇది తక్కువ నిర్వహణ అవసరమయ్యే మార్గం. మీరు నిర్వహించాల్సిన అంశాలు చాలా తక్కువగా ఉంటాయి. అయితే agent workspace మీ VPS పై కాకుండా Anthropic infrastructure పై ఉంటుంది. నిర్వహణ పనిని సాధ్యమైనంత తక్కువగా ఉంచాలనుకుని, tools మీ స్వంత machine పై నడవాల్సిన అవసరం లేకపోతే ఈ మార్గాన్ని ఎంచుకోండి. మిగిలిన రెండు మార్గాల్లో మీ server agent కు home గా ఉంటుంది. ఈ guide లోని మిగతా భాగం దాని గురించే.

MCPతో సాధనాలను అనుసంధానించడం

మీరు ఏ మార్గాన్ని ఎంచుకున్నా, agent ను వాస్తవ వ్యవస్థలకు అనుసంధానించాల్సి ఉంటుంది. దీన్ని చేయడానికి Model Context Protocol ఒక సరళమైన పద్ధతి. MCP అనేది agent కు tools మరియు data ను అందుబాటులో ఉంచే open standard. ప్రతి service కోసం integration ను చేతితో code చేయడానికి బదులుగా, ఆ సామర్థ్యాలను ఇప్పటికే tools గా అందించే MCP server వైపు Claude ను point చేయవచ్చు. MCP servers ను అదే VPS పై చిన్న services గా run చేయవచ్చు. ప్రతి service కు అవసరమైన access మాత్రమే ఇవ్వాలి. దీని గురించి VPS పై MCP servers ను run చేయడం లో వివరిస్తాను.

మోడల్‌ను ఎంచుకోవడం

Claude అనేక models గా అందుబాటులో ఉంది. ఒక model ను ఎంచుకోవడం అంటే సామర్థ్యం, వేగం, ఖర్చు మధ్య సమతుల్యత సాధించడం. ఈ పాఠ్యం రాసే సమయానికి ప్రధాన ఎంపికలు ఇవి: Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8) — క్లిష్టమైన reasoning మరియు దీర్ఘ agent runs కోసం సామర్థ్యం కలిగిన default; Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5) — తక్కువ ఖర్చుతో, ఎక్కువ వేగంతో పనిచేసే balanced option, అనేక పనుల్లో Opus కు దగ్గరగా ఉంటుంది; Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5) — సరళమైన, అధిక పరిమాణంలో జరిగే steps కోసం అత్యంత వేగవంతమైన మరియు తక్కువ ఖర్చు model. వీటి కంటే పై స్థాయిలో Claude Fable 5 (claude-fable-5) ఉంది. అత్యంత demanding పనుల కోసం ఇది అత్యంత సామర్థ్యం కలిగిన model. మీ code లో exact model identifier ను ఉపయోగించండి. దానికి ఎలాంటి date జోడించవద్దు.

వాటిని కలిపి ఉపయోగించడం ఒక ప్రాయోగిక విధానం. సాధారణ tool calls ను తక్కువ ఖర్చు model కు అప్పగించండి. క్లిష్టమైన నిర్ణయాలను మరింత సామర్థ్యం కలిగిన model కు అప్పగించండి. మీ request లో model కేవలం ఒక string మాత్రమే కాబట్టి, దాన్ని మార్చడం one-line change తో సాధ్యమవుతుంది. అందువల్ల సామర్థ్యం కలిగిన default తో ప్రారంభించి, చివరి స్థాయి quality కంటే వేగం లేదా ఖర్చు ముఖ్యమైన చోట్ల తక్కువ స్థాయి model కు మార్చండి.

మీ VPSలో దీన్ని hardened serviceగా నడపండి

Agent నిరంతరం నడుస్తూ ఉంటేనే ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. అది పరిమిత పరిధిలో నడిస్తేనే సురక్షితంగా ఉంటుంది. VPSలో ఈ రెండింటినీ సాధించడానికి agentను terminalలో చేతితో ప్రారంభించిన programగా కాకుండా hardened system serviceగా నడపాలి. Serviceగా నడిపితే అది boot సమయంలో ప్రారంభమవుతుంది, crash అయితే మళ్లీ ప్రారంభమవుతుంది, logsను journalలో నమోదు చేస్తుంది. Hardened configurationలో ఇది unprivileged userగా, అవసరమైన access మాత్రమే కలిగి నడుస్తుంది. అందువల్ల bug లేదా హానికరమైన instruction వల్ల కలిగే ప్రభావానికి పరిమితి ఉంటుంది. Service unit process ఏవాటిని access చేయగలదో మాత్రమే పరిమితం చేయగలదు. మిగతా నియంత్రణ agent harnessలోనే ఉండాలి. వేరే stackలో ఇదే పనిని చేసే ఇన్‌స్టాల్ చేయదగిన DeepSeek Harness plugins spend caps, ప్రతి toolకు permission rules, prompt-injection scanning వంటి నియంత్రణలను అందిస్తాయి.

అత్యంత ముఖ్యమైన నియమం మీ Claude API keyను server-sideలోనే ఉంచడం. ప్రతి callకు ఖర్చు చెల్లించేది, అనుమతి ఇచ్చేది ఈ key కాబట్టి, ఇది agent user మాత్రమే చదవగలిగే fileలో ఉండాలి. దీన్ని environment variableగా serviceలో load చేయాలి. దీన్ని codeలో, repositoryలో లేదా browser చేరగలిగే ఏ ప్రదేశంలోనూ ఉంచకూడదు. మీ agent కోసం పూర్తి hardened service unitను ఇక్కడ రూపొందించండి:

తర్వాత serverను కూడా సురక్షితం చేయండి. SSHలో keys మాత్రమే అనుమతించండి. మీరు administration కోసం ఉపయోగించే accountను VPSలో SSH hardeningలో చూపిన విధంగా పరిమితం చేయండి. Agentను రూపొందించే సమయంలో interactive session నుంచి నియంత్రించాలనుకుంటే, tmuxతో VPSలో Claude Code నడపడం ఉపయోగకరమైన సహాయక guide. అదే boxలో రెండో sessionను తెరిచిన తర్వాత, మీరు ప్రతి instructionను ఒక pane నుంచి మరొకదానికి స్వయంగా మార్చాల్సిన అవసరం లేకుండా ఇవి రెండూ తమ మధ్య పని పంచుకోగలవు. వీటి వెనుక ఉన్న conceptsను ఒకే modelకు పరిమితం చేయకుండా తెలుసుకోవాలనుకుంటే, VPSలో మీ స్వంత AI agentను నిర్మించడం అనే sister guide పునాదులను వివరిస్తుంది.

మీకు terminal coding assistant కావాలంటే, VPSలో coding AI agentను నడపడం Aider మరియు Goose గురించి వివరిస్తుంది.

FAQ

ఏ agent నిర్మాణానికి ఏ Claude model ఉపయోగించాలి?

Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8)తో ప్రారంభించండి. ఇది సామర్థ్యవంతమైన default. అవసరాన్ని బట్టి తరువాత మార్చండి. చాలా పనులకు Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5) తక్కువ ఖర్చుతో వేగంగా పనిచేస్తుంది. సరళమైన, అధిక పరిమాణంలో జరిగే దశలకు Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5) అనుకూలం. అత్యంత క్లిష్టమైన పనులకు Claude Fable 5 (claude-fable-5) ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది. సాధారణంగా routine దశలకు తక్కువ ఖర్చైన model ను, క్లిష్టమైన నిర్ణయాలకు బలమైన model ను ఉపయోగిస్తారు. model మార్చడం ఒక్క line మార్పుతో సాధ్యమవుతుంది.

మొత్తం agent ను నా VPS పై నడపాలా, లేక Anthropic నడుపుతుందా?

ఇది మీరు ఎంచుకునే విధానంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీరు Claude APIకి మీ స్వంత loop రాస్తే లేదా Claude Agent SDK ఉపయోగిస్తే, agent పూర్తిగా మీ VPS పై నడుస్తుంది. Model calls మాత్రమే Anthropicకు వెళ్తాయి. Managed Agents ఉపయోగిస్తే, Anthropic loop ను నడుపుతుంది. Tools అమలయ్యే sandbox ను కూడా Anthropic host చేస్తుంది. అందువల్ల మీ serverలో నడిచే భాగం తక్కువగా ఉంటుంది. మీ స్వంత machine పై agent నడపాలంటే మొదటి రెండు విధానాల్లో ఒకదాన్ని ఉపయోగించండి.

Claude API మరియు Claude Agent SDK మధ్య తేడా ఏమిటి?

Claude API అనేది raw Messages endpoint. మీరు conversation మరియు tools పంపి, దాని చుట్టూ agent loop ను మీరే రాయాలి. లేదా SDK యొక్క tool runner ను ఉపయోగించి దాన్ని నడపవచ్చు. Claude Agent SDK అనేది higher-level library. ఇది building కోసం ప్యాక్ చేసిన Claude Code. ఇందులో పూర్తి loop తో పాటు file, shell, search tools కూడా built-inగా ఉంటాయి. ప్రతిదీ మీరే నిర్వచించాలనుకుంటే API ఉపయోగించండి. Harness ను మీరే నిర్మించకుండా సామర్థ్యవంతమైన agent కావాలంటే Agent SDK ఉపయోగించండి.

Serverలో నా Claude API keyను ఎలా సురక్షితంగా ఉంచాలి?

దాన్ని server-sideలో ఉంచండి. Code నుంచి దూరంగా ఉంచండి. Agent ఏ accountగా నడుస్తుందో ఆ accountకు మాత్రమే చదవగలిగే fileలో keyను నిల్వ చేయండి. దాన్ని environment variableగా serviceలో load చేయండి. Repositoryలో ఎప్పుడూ commit చేయవద్దు. Browserకు expose చేయవద్దు. Claudeకు వెళ్లే ప్రతి request మీ server నుంచి వెళ్తుంది. అందువల్ల key user deviceకు చేరాల్సిన అవసరం ఉండదు. Client appలో embeddedగా ఉన్న agent కంటే server-run agentను సురక్షితంగా నిర్వహించడం దీనివల్ల సులభమవుతుంది.

Claudeతో agent నిర్మించడానికి modelను self-host చేయాల్సి ఉందా?

లేదు. Claudeలో model అనేది API ద్వారా మీరు call చేసే hosted service. అందువల్ల GPUపై ఏదీ run చేయాల్సిన అవసరం లేదు. మీ VPS agent loop, tools మరియు dataను నడుపుతుంది. Reasoning Anthropic వైపు జరుగుతుంది. అందుకే తక్కువ సామర్థ్యం ఉన్న server కూడా సామర్థ్యవంతమైన agentను నడపగలదు. పూర్తిగా local model కావాలంటే, మీ స్వంత AI agent నిర్మాణంపై ఉన్న companion guideలో వివరించిన self-hosted మార్గాన్ని ఉపయోగించండి.