近日，开发者社区出现了一款名为CloudRouter的开源工具，它通过提供CLI和技能插件，赋予Claude Code、Codex等AI编程助手直接启动和管理云端虚拟机（VM）及GPU实例的能力。传统上，AI代理在编写代码后需在本地运行开发服务器、执行测试或打开浏览器验证结果，这不仅占用本地计算资源，在并行多任务时更易导致端口、内存和屏幕使用的混乱。CloudRouter通过将代理的工作负载转移至云端隔离的VM中，实现了资源与环境的彻底解耦。每个VM预置了VNC桌面、VS Code和Jupyter Lab，并集成了基于Chrome CDP的浏览器自动化功能（集成自Vercel Labs的agent-browser项目），使代理能自主完成页面操作、截图和交互验证。该工具尤其引人关注的是其GPU支持，开发者可通过简单指令（如`cloudrouter start --gpu B200`）让AI代理直接创建GPU沙箱，运行训练或推理任务后自动清理资源，为并行实验和小规模模型测试提供了轻量级解决方案。这一设计颠覆了传统云开发工具“从云到本地”的工作流，转而将AI代理保留在本地，仅将计算密集型任务推送至云端，显著提升了开发并行度与资源利用率。项目代码已托管于Manaflow AI的Monorepo中，目前已在Hacker News等社区引发广泛讨论。