AI Agent 電腦點樣配？從 RAM、VRAM 到 Docker 的完整思路

Agent 為甚麼更吃資源？

一個 Agent 可能同時運行 LLM、Embedding、Reranker、資料庫、瀏覽器、自動化工具與後台服務。因此單純比較 GPU 型號並不足夠。

RAM 是 Agent 的重要資源

如果需要同時開啟 Docker、IDE、瀏覽器、向量資料庫及本地模型，64GB RAM 往往比一般辦公室電腦更合理；多 Agent 或大型資料集則可再向 96GB / 128GB 規劃。

Docker 與 SSD

Agent 工作流常會建立多個 container，並產生 cache、logs、向量索引及模型檔案。高速 NVMe 及清晰的資料分區會令維護更容易。

配機方向

先決定 Agent 數量、模型大小、是否需要視覺模型、是否需要瀏覽器自動化，再決定 GPU / VRAM、RAM 及 SSD。