在阿里雲輕量應用伺服器上部署 AutoGen 的使用體驗

2026-10-31 9

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简介： 本文记录了在阿里云轻量应用服务器上部署AutoGen并运行TaskBench抽样实验的体验。因内存有限，未部署本地模型，改为调用 API，服务器仅运行应用。部署通过Workbench首次连接、SSH后续管理；Python环境遇venv缺少ensurepip，改用virtualenv解决，依赖经阿里云PyPI镜像安装。当前API跑法下配置仍有富余，但数据仅代表抽样任务。最困扰的是ECS试用实例删除后无法重新领取或更改，且“我的试用”仍显示“试用中”“运行中”，希望状态提示更明确。

我目前的研究方向是subagent任务拆分，原本打算在云服务器上部署一个小模型，用AutoGen跑项目实验。一开始申请的是ECS试用实例，但是当时选错了配置，删除实例后想再次申请，页面却提示已使用过试用资格，无法重新领取，且控制台“我的试用”中的“ECS节省计划免费试用”仍显示“试用中”，实例状态也为“运行中”。

后来改用轻量应用服务器继续部署，申请的实例位于杭州，配置为2 vCPU、1 GiB内存、30 GiB系统盘，使用Ubuntu 22.04。1 GiB内存跑本地模型不太现实，我没有继续部署本地模型，而是改为调用百炼的qwen3.6-flash API，服务器只运行应用程序。

申请完成后，先通过Workbench连接服务器，配置SSH后再上传代码和安装依赖，部署及代码调整过程中使用了AI协助。后续主要通过SSH执行程序和查看日志，环境和运行结果都保留在服务器上，重新连接后可以继续使用，修改脚本后也不需要重新配置环境。

配置Python环境时遇到了一些问题。系统自带Python 3.10，但使用python3 -m venv创建虚拟环境时提示缺少ensurepip，现有apt索引中也没有找到对应的venv组件，最后改用virtualenv在项目目录内创建环境，没有修改系统Python。依赖下载起初比较慢，改用阿里云PyPI镜像后完成了安装，没有做下载速度的对照测试。

环境配置完成后，抽样运行了TaskBench benchmark，样本包含链式任务和汇聚型依赖图，涉及工具节点选择及依赖关系生成。实验通过AutoGen组织多个Agent完成规划、审查和汇总，各步骤按顺序执行，模型通过百炼API调用。

运行期间，脚本每0.5秒采集一次资源数据，记录Python进程和整机的运行情况。进程峰值内存约70 MiB，整机最低可用内存约459 MiB，各批次平均CPU非空闲占比约为1.75%至3.08%，没有出现内存耗尽或CPU占满。安装环境并保留实验日志后，项目目录约占107 MiB，磁盘剩余约24.73 GiB。至少按现在这种跑法，2 vCPU / 1 GiB是够用的，还没到需要升级的地步。不过这个数据只代表我抽样的这批任务，不代表所有TaskBench样本。

这次使用中比较方便的是，Workbench可以完成初次连接，后续通过SSH直接管理代码和运行程序，不需要另外部署管理面板。实验环境留在云端，日志也可以随时读取，比较适合需要反复修改脚本、查看运行结果的使用方式。后续如果加入浏览器自动化或同时运行多个实验，还需要根据实际资源占用判断配置是否够用。

最开始ECS试用申请中遇到的问题，是这次体验里比较困扰我的地方。删除实例后无法重新领取试用，而“我的试用”中仍显示“试用中”和“运行中”，页面上的状态与删除操作后的预期不一致，容易让人弄不清资源是否已经释放、试用是否仍在继续、能否改用其他实例资源。这部分状态提示如果能更明确，也能减少选错实例后反复查找和确认的时间。