本文介绍了各大科技巨头纷纷推出桌面级AI Agent的现象，并探讨了嵌入式工程师学习AI的新角度——使用AI Agent提升工作效率。作者分享了使用WorkBuddy、Codex等工具进行文档处理、代码分析和驱动开发的经验，建议嵌入式工程师关注AI Agent的应用，以适应生产力工具的快速发展。
最近，我在折腾各种AI Agent
从2026年3月到现在，短短一个季度的时间，不知道各位嵌入式老铁有没有留意到一个现象，
就是，各个大厂（腾讯、阿里、字节、月之暗面、网易、智谱）都在推出自家的桌面级 AI Agent。
我让元宝帮我搜集和统计了一下，具体数据你们自己看，
在OpenClaw刚刚推出的时候，我还是观望的态度，因为我觉得这玩意刚推出，可能就是炒作热度，所以先观望一下，几个月过去了，龙虾的热度有所降低，
但随着国外的Codex和Claude Code大热并且普及，加上国内的大厂不断推出桌面级的AI Agent，
这就说明了，他们都在做同一件事，就是，抢占大家的电脑桌面！
就拿WorkBuddy来说，它的版本更新频率，实在高得有点吓人（两三天不到一周，就一个版本更新），腾讯是花了很多人力物力，去做这个桌面AI Agent 应用！
我在6月份开始高频使用WorkBuddy，用它来处理文档，安装应用，搭建嵌入式开发环境，辅助Coding，这玩意在国内，实在太香~
我在VScode也用Codex来分析代码（智谱的GLM Coding Plan抢不到），最近腾讯混元3（Hy3）刚推出，限免，CodeBuddy接入Hy3来做代码分析推理，效果也非常不错。
最近还有一个想法，就是拿开发板接上终端Shell（或者用ssh登录），然后让Codex或者WorkBuddy帮我去porting驱动，或者修改某些驱动配置，
然后再辅助我写应用程序和调试，我做任务分配和最终审核，我感觉可行~（但就是费Token，趁Hy3限免赶紧试一下！）
以往嵌入式跟AI要扯上关系，很多老铁都认为是，要去学习如何在开发板或者本地设备端部署或者调优模型，要去学习大模型原理，要去学习NPU原理，在开发板部署边缘计算，（这没问题，嵌入式AI可以这么搞~）
不过我认为，嵌入式工程师学习AI，还有另一个角度可以考虑一下，就是学习如何使用AI Agent，去提升我们的工作效率！
真的很香！我电脑现在只装了几个Agent，但我觉得还会继续安装其他，都去体验使用一遍，最终选一个适合自己日常办公和写bug的！~
我觉得，这才是嵌入式工程师学习AI的正确姿势，最大限度地感受工具迭代所带来的生产力跃迁！
不要觉得难，我觉得这玩意值得花钱花时间！
最后
2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！
金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像，电商、制造、教育各行各业，都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”，早就告别单纯比拼模型参数，正式进入落地应用时代。
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