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Cloudways AI Agent 代管實測:真的跑一個 Project 後,省了哪些麻煩?

前面我已經實際在 Cloudways 上部署了一隻 Hermes

從建立 instance、Codex OAuth 到 GitHub,我都跑過一次

👉 Cloudways 部署 Hermes Agent 教學

Cloudways 的代管功能,以及跟 Zeabur 的差異,我已經另外整理過

這次不跑 benchmark,也不重算規格和價格,而是直接把一個真的要做的 AI 網站檢查 Project 交給 Hermes

我想知道的是:真正開始工作後,代管到底省了我哪些麻煩?

Cloudways Managed AI Agents 實測結論:省的是養 Agent,不是 Project 決策

先講結果:

有省,而且省的主要不是 Project 本身,而是「養 Hermes」的雜事。

部署、SSL、常見 Provider、Telegram 等 Channels、部分 MCP 都開始有後台可以處理;但 private GitHub、特殊 MCP、Google Cloud 權限與 Project 決策,還是要自己來

我不是因為不會設定,才開始覺得代管有價值

Hermes 以前跑過 Zeabur,我也試過讓 Agent 待在不關機的電腦上,甚至因此多了一台閒置的 Mac mini 😂

Telegram、SSH、環境變數、persistent storage、provider 和 gateway,我都自己碰過

所以 Cloudways 吸引我的不是「終於不用學設定」,而是:

我會做,但不想每養一隻 Agent 就全部重做一次

第一個最直接的差別:Hermes 先被養活了

這次從 Cloudways 建立 Hermes,到 Web UI 可以打開,我大概等了 2~3 分鐘

我沒有自己處理 Docker、SSL、Hermes 安裝、server user provisioning 和 Web UI deployment

這些在第一次部署教學裡已經記過

真正跑 Project 之後,我不用一直回頭處理「Hermes 本身怎麼活著」,能把注意力放在工作本身

第二個差別:Cloudways 已經不只在管主機

Cloudways 的 Agent 後台把一些常用設定直接收進介面

LLM Provider

後台可以直接選:

  • Anthropic
  • DigitalOcean
  • Gemini
  • OpenAI
  • OpenRouter
Cloudways Managed AI Agents 的 LLM Provider 後台,列出 Anthropic、DigitalOcean、Gemini、OpenAI 與 OpenRouter

如果你走一般 API Key 路線,模型 Provider 已經是 Agent 管理介面的一部分

我自己這次比較特別,因為我用的是 Hermes 原生的 OpenAI Codex OAuth,所以還是進 Hermes 完成登入

Channels

Cloudways 把這幾個通訊管道放進 Channels:

  • WhatsApp
  • Slack
  • Discord
  • Telegram

我以前在 Zeabur 也接過 Telegram,只是要自己處理 Hermes 的設定;Cloudways 則提供後台 Connect

Cloudways Managed AI Agents 的 Channels 後台,提供 WhatsApp、Slack、Discord 與 Telegram 連線

這種差異不會出現在 CPU / RAM 規格表裡,但對只想用 Telegram 叫 Agent 做事的人很實際:

手機拿起來,在 Telegram 丟一句話給 Hermes
→ Hermes 接住需求
→ 去找模型、工具或其他 Agent 做事
→ 再回來找你

MCP

Cloudways 後台現在也有 MCP 分頁

我目前看到的包含:

  • Cloudways MCP
  • AgentMail MCP
  • WordPress MCP
Cloudways Managed AI Agents 的 MCP 後台,列出 Cloudways MCP、AgentMail MCP 與 WordPress MCP

這三個我沒有全部深度用過,這次真正碰到的是 GitHub MCP,但它還不是後台一鍵 Connect 的選項,我仍得自己設定

如果 Cloudways 之後能補上 GitHub 這類 Project Operator 常用整合,會更省事

第三個差別:需要深入時,我還是進得去

這次我還是用了 SSH,處理 Codex OAuth、GitHub credential、MCP 等進階設定

所以不能說用了 Cloudways 就完全不用 Terminal

但我喜歡的是:常見事情有 UI,真的需要深入時還有 SSH

接 private repo、Google Cloud 和 Project Authority,還是得往下鑽,但至少不用從空白主機開始 😂

真 Project 跑下來,哪些事情 Cloudways 沒有替我做?

省事歸省事,Cloudways 沒有替我決定:

  • 這個產品要不要做
  • GitHub write permission 應該開多少
  • Google Cloud IAM 怎麼切
  • 新後端值不值得多養
  • Security Review 發現問題後,產品邊界要不要改
  • Codex 額度用完怎麼辦 😂

它也不會讓模型突然變聰明,Project 的治理仍然是我的工作

如果你正在比較 Cloudways 和 Zeabur

當時使用 Zeabur 的成本對我來說很划算,也能一起放 Hermes、n8n 和其他服務

但 Zeabur 已在 2026 年 10 月宣布逐步停運,這裡保留的是當時的使用經驗

Cloudways 的優勢則是把更多 Agent 日常設定收進後台

價格、規格和自由度我另外整理在這篇:

👉 Cloudways vs Zeabur 跑 Hermes 差在哪?

真 Project 在這篇只是一個壓力測試

這次拿 AI 網站檢查當壓力測試,最有感的是我不必一直回頭照顧 Agent 本身

至於 Founder Gate、Security Review,以及我以為 Hermes 停了、結果它自己繼續工作的過程,我另外寫在 Lab:

👉 我想養的不是 AI 助理,是一個真的能接住 Project 的 AI 員工

我目前會不會繼續留 Cloudways 這隻 Hermes?

目前會,因為我已經真的把工作交給它,而且它接走了不少原本要我盯著的 execution

不過長期值不值得月費,還得看我是否持續把 Project 交給它

至少這次已經從「裝起來玩玩看」,走到真的拿來工作

如果你也想直接部署一隻 Hermes 試試,可以從下面的 Cloudways 代管入口開始比較