OffshoreVps
에이전트 n8n · Ollama · Docker KYC 없음

AI 에이전트 호스팅: 에이전트를 24시간 돌려주는 서버

에이전트와 자동화에는 항상 켜져 있고, 자체 IP가 있으며, 노트북이 잠들어도 잠들지 않는 머신이 필요합니다. 호스팅된 모델을 호출하는 에이전트 프레임워크라면 월 $8.50부터의 VPS로 시작하고, 모델을 직접 돌리려면 월 $109.25부터의 GPU 서버로 옮기세요. 전체 root, NVMe 스토리지, 암호화폐 결제.

BitcoinMoneroTether (USDT)USD CoinEthereumLitecoinSolanaBNB
KYC 없음 암호화폐 결제 전체 root 몇 분 만에 가동 10개 위치

Page by the OffshoreVps teamUpdated 가격은 실시간 카탈로그에서 불러옵니다

서버

에이전트에 맞는 서버를 고르세요

VPS 가격은 루마니아의 1개월 약정 기준입니다. 12개월 약정은 50% 할인됩니다. GPU 가격은 몰도바 기준입니다.

Location
VPS

에이전트 스타터

$8.50/mo

or $4.25/mo on a 12-month term (−50%)

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

호스팅된 모델 API를 호출하는 에이전트나 워크플로 한두 개와 작은 데이터베이스.

Configure and order
Location
인기
VPS

에이전트 워크호스

$13/mo

or $6.50/mo on a 12-month term (−50%)

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

n8n 또는 Postgres, 벡터 저장소, 웹 작업용 헤드리스 브라우저가 있는 프레임워크.

Configure and order
Location
VPS

소형 로컬 모델

$25.50/mo

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

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

CPU에서 돌아가는 소형 양자화 모델. 느리지만 비공개이며, 에이전트 바로 옆에서 실행됩니다.

Configure and order
Location
GPU

GPU: RTX 4090 1개, 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

모델을 그것을 사용하는 에이전트와 같은 서버에서 실행하세요. 더 큰 GPU는 GPU 페이지에 있습니다.

Configure and order
실행할 수 있는 것

사람들이 에이전트 서버에 올리는 것들

워크플로 자동화

n8n 같은 도구: 온라인 여부와 관계없이 실행되는 웹훅, 스케줄, 연동.

에이전트 프레임워크

LangGraph, CrewAI, AutoGen 또는 직접 만든 Python·Node 코드를 systemd로 시작하고 실패하면 다시 시작합니다.

브라우저 에이전트

스크레이핑, 모니터링, 양식 입력 작업을 위한 Playwright 기반 헤드리스 Chromium. RAM 8 GB를 주세요.

로컬 모델

Ollama 또는 vLLM이 오픈 모델을 서비스하므로 프롬프트와 문서가 임대한 서버에 머뭅니다.

MCP 서버

어시스턴트가 호출할 수 있는 도구. 자세한 내용은 MCP 서버 호스팅을 참고하세요.

봇과 예약 작업

하루 종일 실행되어야 하는 Telegram·Discord 봇, 트레이딩 봇, cron 작업.

용량 산정

에이전트에 실제로 필요한 서버 사양

대부분의 에이전트는 스스로 하는 일이 매우 적습니다. 모델에 프롬프트를 보내고 기다린 뒤 도구를 호출합니다. 모델이 제공업체에서 실행된다면 에이전트 서버는 몇 GB의 RAM과 안정적인 연결만 있으면 되므로 스타터 VPS로 충분합니다.

더 필요할 때

  • 에이전트 옆의 데이터베이스나 벡터 저장소(Postgres, Qdrant, Chroma)에는 RAM 2~4 GB가 추가로 필요합니다.
  • 헤드리스 브라우저는 열린 페이지당 500 MB~1 GB를 사용합니다. 여러 개를 동시에 실행한다면 8 GB를 계획하세요.
  • 로컬 모델은 다른 문제입니다. 가중치가 메모리에 들어가야 합니다. 대략 16비트에서 파라미터당 2바이트, 8비트에서 1바이트, 4비트에서 0.5바이트에 약 20%를 더합니다. GPU 서버는 이를 빠르게 처리하고, CPU만으로는 작은 모델은 되지만 느립니다. 프라이빗 LLM 호스팅 페이지에 용량 표가 있습니다.

에이전트를 격리하세요

에이전트는 코드를 실행하고 도구를 호출할 수 있으므로 신뢰할 수 없는 프로세스처럼 다루세요. 전용 Linux 사용자나 컨테이너, 지출 한도가 있는 모델 API 키, 필요한 만큼의 파일·네트워크 접근만 주세요. 지갑의 지출 키나 관리자 비밀번호는 절대 에이전트의 환경에 넣지 마세요.

설정 가이드

주문부터 에이전트 실행까지 4단계

서버 주문

계정을 만들고 암호화폐로 충전한 뒤 선택한 사양을 배포하세요. 몇 분 안에 root 접근 권한을 받습니다.

준비

Ubuntu를 업데이트하고, 사용자를 만들고, 필요한 포트만 열고, Docker를 설치하세요.

에이전트 스택 실행

Docker Compose로 n8n을 시작하거나, 직접 만든 Python 에이전트를 systemd 서비스로 실행하세요.

HTTPS와, 원하면 로컬 모델 추가

앞단에 Caddy를 두어 HTTPS를 적용하고, GPU 서버에는 Ollama를 설치하세요.

1단계

서버를 준비하고 Docker 설치

명령어는 Ubuntu 22.04 또는 24.04와 SSH root 로그인을 가정합니다.

로그인, 업데이트, 사용자 생성, 방화벽
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
Docker 설치
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
usermod -aG docker agent
systemctl enable --now docker
2단계, 옵션 A

Docker Compose로 n8n 실행

여기서 n8n은 localhost에서만 수신합니다. Caddy(3단계)가 그 앞에 HTTPS를 추가합니다. agents.example.com을 서버를 가리키는 도메인으로 바꾸세요. 현재 옵션은 n8n 호스팅 문서를 확인하세요.

/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:
시작
su - agent
cd ~/n8n
docker compose up -d
docker compose logs -f     # Ctrl+C to stop watching
2단계, 옵션 B

직접 만든 Python 에이전트를 서비스로 실행

systemd 유닛이 부팅 시 에이전트를 시작하고 충돌하면 다시 시작합니다. 비밀 값은 에이전트 사용자만 읽을 수 있는 파일에 둡니다.

가상 환경 설정
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
시작하고 로그 확인
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now agent
journalctl -u agent -f      # Ctrl+C to stop watching
3단계

Caddy로 HTTPS 추가

도메인이 서버를 가리키면 Caddy가 인증서를 스스로 받고 갱신합니다. 그러면 웹훅과 웹 인터페이스가 HTTPS로 동작합니다.

Caddy를 설치하고 n8n으로 프록시
apt -y install caddy
cat > /etc/caddy/Caddyfile <<'EOF'
agents.example.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:5678
}
EOF
systemctl reload caddy
4단계, GPU 서버

Ollama로 로컬 모델 실행

Ollama는 localhost에서 모델을 서비스하고, 에이전트는 호스팅된 API 대신 이를 호출합니다. GPU 메모리에 맞는 모델을 고르세요(용량 표 참조).

모델 설치 및 테스트
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
}'
비공개로 유지
# 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
알아두면 좋은 점

이 구성이 빛나는 곳과 주의할 곳

이럴 때 적합합니다

  • 컴퓨터 없이도 하루 종일 실행되는 에이전트와 워크플로를 원할 때
  • 자체 IP, 자체 로그, 소프트웨어에 대한 완전한 통제를 원할 때
  • 로컬 모델과 함께 프롬프트와 데이터를 임대한 서버에 두고 싶을 때
  • ID를 제출하지 않고 암호화폐로 결제하고 싶을 때

이럴 때는 주의하세요

  • 에이전트에게 돈을 쓰거나 데이터를 삭제할 수 있는 키를 줄 때
  • 로그인 없이 웹 인터페이스나 Ollama 포트를 인터넷에 노출할 때
  • 모델이 만든 신뢰할 수 없는 코드를 컨테이너가 아닌 호스트에서 실행할 때
  • 모델 API 키에 지출 한도를 설정하지 않을 때
FAQ

AI 에이전트 호스팅 관련 질문

01AI 에이전트 호스팅이란?

AI 에이전트, 자동화, 봇을 하루 24시간 실행하는 서버입니다. root 접근 권한이 있는 VPS나 GPU 서버를 임대해 에이전트 소프트웨어를 설치하고 계속 돌려 둡니다.

02어떤 에이전트 소프트웨어를 실행할 수 있나요?

Linux에서 돌아가는 모든 것: n8n, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Flowise, Open WebUI, 직접 만든 Python·Node 코드, MCP 서버. 전체 root가 있으므로 Docker도 동작합니다.

03GPU가 필요한가요?

모델을 직접 실행할 때만 필요합니다. 에이전트가 호스팅된 모델 API를 호출한다면 VPS로 충분합니다. GPU 서버는 Llama, Mistral, Qwen 같은 로컬 오픈 모델을 쓰거나 프롬프트가 서버 밖으로 나가면 안 될 때 적합합니다.

04RAM은 얼마나 필요한가요?

호스팅된 모델을 호출하는 프레임워크는 4 GB, 데이터베이스나 헤드리스 브라우저가 있으면 8 GB, 로컬 모델은 32 GB 또는 GPU입니다. 나중에 더 큰 플랜으로 옮길 수 있습니다.

05브라우저 에이전트를 실행할 수 있나요?

네. Playwright 기반 헤드리스 Chromium은 VPS에서 동작합니다. 열린 페이지당 RAM 500 MB~1 GB를 계획하고, 여러 개를 동시에 실행한다면 서버에 8 GB를 주세요.

06에이전트를 호스팅하려면 KYC가 필요한가요?

아니요. 생성된 로그인으로 계정을 만들고, 암호화폐로 충전한 뒤 배포합니다. KYC 없는 VPS 호스팅을 참고하세요. 에이전트가 하는 일에 대한 책임은 약관에 따라 사용자에게 있습니다.

07결제는 어떻게 하나요?

Bitcoin, Monero, Ethereum, Litecoin, Solana, TRON, BNB, USDC 또는 USDT로 충전한 계정 잔액에서 결제합니다. 장기 약정은 최대 50% 할인됩니다. 요금을 참고하세요.

Sources

Where these numbers come from

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

에이전트에게 전용 서버를 주세요

사이즈를 고르고, 암호화폐로 결제하고, root로 로그인하세요. 신분증도 카드도 필요 없습니다.