作为一名 .NET 开发者，你是否也想过拥有一个完全可控、高度定制、不依赖浏览器的 AI 编程助手？最近我用 .NET 10​ 和 Avalonia UI​ 构建了一款跨平台 AI Copilot 桌面应用 —— Stargazer AI Copilot。它不只是简单的聊天窗口，而是一个支持 多 Agent 协作、技能系统、远程 MCP 工具​ 的智能工作台。

本文将带你全面了解它的功能与使用方式，全程无敏感信息，放心食用 😊。

---

🎨 技术选型与架构

技术	用途
Avalonia UI 12​	跨平台桌面 UI（Win / macOS / Linux）
CommunityToolkit.Mvvm​	MVVM 开发
Microsoft.Agents.AI​	Agent 编排
OpenAI SDK​	LLM 调用
ModelContextProtocol​	MCP 协议支持
SQLite​	本地数据存储
Velopack​	自动更新

项目结构清晰，分为 UI、Agent 核心、MCP 工具、存储层等多个模块，非常适合二次开发与企业级交付。

---

✨ 核心功能一览

1️⃣ 多 Agent 协作（Multi-Agent Workflow）

不再是单个聊天机器人，而是 AI 团队：

工作流	说明
Single​	单 Agent 独立响应
Sequential​	顺序执行（例如：搜索 → 分析 → 写作）
Handoff​	带上下文接力（例如：客服 → 技术 → 售后）
Agent-as-Tools​	主 Agent 调度子 Agent

🧠 示例：

研究 Agent → 分析 Agent → 写作 Agent

---

2️⃣ 🧩 技能系统（Skills）—— 核心亮点

这是本项目的核心差异化能力。如果说 Agent 是员工，那么 Skill（技能）就是员工的“专业技能认证”。

📦 技能由什么组成？

每一个技能都是一个独立的可复用模块，包含三要素：

1. 系统指令（System Instructions）：定义该技能的行为规范（Prompt）。

2. 工具集（Tools）：该技能所依赖的执行工具（如 bash, search）。

3. 依赖关系（Dependencies）：支持依赖其他技能，形成能力树。

🔄 运行时是如何工作的？

当你在 Agent 中勾选一个技能时，系统会在后台自动完成复杂的组装：

• 指令合并：技能的指令会自动追加到 Agent 原指令之后。

• 工具合并：技能所需的工具会与 Agent 自选工具取并集（自动去重）。

• 递归解析：如果技能 A 依赖技能 B，系统会自动解析（最多 10 层深度），并自动检测循环依赖，防止死循环。

🛠️ 实战示例：打造一个“全栈开发助手”

假设我们定义了以下几个基础技能：

技能名称	指令说明	工具
代码审查​	以资深工程师视角审查代码，关注安全性和性能	opencode, git
联网搜索​	在回答前先搜索最新信息	search
文档生成​	生成规范的 Markdown 技术文档	file-operations

配置 Agent：

• Agent 指令：你是一个全栈开发助手。

• 勾选技能：✅ 代码审查 + ✅ 联网搜索 + ✅ 文档生成。

最终效果（Runtime）：

你是一个全栈开发助手。

_（追加）_请以资深工程师视角审查代码…

_（追加）_在回答前先搜索最新信息…

_（追加）_生成规范的 Markdown 技术文档…

可用工具：opencode+ git+ search+ file-operations。

这样，你就无需每次创建 Agent 都重复编写复杂的 Prompt，只需像拼乐高一样勾选技能即可。

---

3️⃣ 远程 MCP 服务

支持连接任意 MCP 协议服务器：

• 自动发现工具（tools/list）

• 动态注入到所有 Agent

• JSON-RPC 调用（tools/call）

🌐 非常适合企业私有工具集成。

---

4️⃣ 内置 14+ 实用工具

工具	用途
file-operations	文件读写
bash / powershell / cmd	Shell 命令（带安全拦截 ⚠️）
search	网页搜索（Bing 爬虫）
generate_image	通义万相 / 混元文生图
send_email	SMTP 邮件
git	Git 操作
kubernetes	kubectl（只读）
opencode	AI 编程
document-converter	文档转 Markdown

🔐 安全机制：危险命令自动拦截（如 rm -rf /、sudo）。

---

5️⃣ 聊天体验

• 💬 流式输出（SSE）

• 🎨 完整 Markdown 渲染（表格 / 代码块 / 图片）

• 🖼️ 图片本地保存（file:///永久可用）

• 📋 一键复制 Markdown / HTML

• 🔁 重新发送消息

• ⏱️ 相对时间显示（“刚刚”、“3分钟前”）

---

⚙️ 快速开始

环境要求

• .NET 10 SDK

• Windows / macOS / Linux

运行源码

💡 本项目暂不开放源代码，如需评估或演示，请联系我们获取试用版本。

下载安装

您可以通过以下两种方式获取安装包：

方式一：官方网盘下载（推荐）

通过百度网盘获取最新版本安装包：

通过网盘分享的文件：
链接: https://pan.baidu.com/s/1QtHeAsaL-AexmfT0alaelg?pwd=pucf 
提取码: pucf 
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

方式二：平台对应安装包名称

从官方渠道获取对应平台的安装包：

平台	完整安装包名称
macOS	Stargazer.AICopilot.Desktop-osx-Setup.pkg
Windows	Stargazer.AICopilot.Desktop-win-Setup.exe
Linux	Stargazer.AICopilot.Desktop.AppImage

---

🛠️ LLM Provider 配置

支持多种主流大模型提供商，只需在 设置页​ 填写 Base URL 和 API Key，重启仍生效：

Provider	类型	说明 / 官方文档
LM Studio​	本地	通过 OpenAI 兼容 API 调用本地模型 (文档)
DeepSeek​	API	云端 API，含 reasoning 缓存策略 (文档)
**AlibabaCloud (通义千问)**​	API	阿里云 DashScope API (OpenAI 兼容模式) (文档)
**Tencent Cloud (TokenHub)**​	API	腾讯云 TokenHub (OpenAI 兼容模式) (文档)

---

📦 数据存储

所有数据 本地存储，无云服务依赖：

• Agent 配置

• 对话历史

• 技能定义

• MCP 服务配置

📍 SQLite 文件路径：

• Windows：%APPDATA%\StargazerLabCopilot\stargazer.db

• macOS / Linux：~/.config/StargazerLabCopilot\stargazer.db

---

🎯 适合谁用？

✅ 想私有化部署 AI 助手的开发者

✅ 需要多 Agent 自动化流程的团队

✅ 希望完全掌控数据与工具的企业

✅ 正在寻找成熟 .NET AI 桌面端解决方案的客户

---

💼 商业合作与授权

🚫 **本项目不开源，不提供公开源码仓库。**​

我们提供以下商业服务模式：

服务类型	说明
💻 源码授权​	付费购买完整源码，可用于内部二次开发
🛠️ 定制开发​	按需求定制功能、界面、Agent 与工作流
🏢 企业部署​	私有化部署、内网 MCP 集成、安全加固

📞 有需求？欢迎扫码添加企业微信咨询：

👉 立即咨询 / 获取演示：点击这里联系我们

---

💬 **如果你对这款 AI Copilot 感兴趣，欢迎留言或私信交流！**​

🚀 我们期待与你一起把 .NET + AI 带到更多真实业务场景中。