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博客园 - 黄明基

解剖一个桌面级 AI Copilot 的架构:Stargazer AI Copilot(.NET 10 + Avalonia)是怎么“分层”的 🚀 用 .NET + Avalonia 打造你的专属 AI Copilot 桌面端 分布式应用框架Microsoft Orleans - 7、基于 Microsoft Orleans 构建模块化微服务:用户、消息与存储三大核心模块解析 Semantic Kernel人工智能开发 - 第六章:Semantic Kernel的安全与过滤器机制——构建可信赖的AI应用防护体系 Semantic Kernel人工智能开发 - 第五章:提示词工程与模板优化——释放大语言模型真正潜力 Semantic Kernel人工智能开发 - 第四章:Semantic Kernel内存管理系统——为AI注入持久记忆与上下文感知能力 Semantic Kernel人工智能开发 - 第三章:Semantic Kernel插件系统详解——扩展AI能力的核心引擎 Semantic Kernel人工智能开发 - 第二章:环境搭建与第一个AI应用——从零开始构建智能对话系统 Semantic Kernel人工智能开发 - 第一章:Semantic Kernel框架概览——开启智能应用开发之门 结合.NET Aspire与Spring Boot:构建可观测的云原生Java应用 分布式应用框架Microsoft Orleans - 6、构建高可用Orleans应用:集群配置与容灾机制详解 分布式应用框架Microsoft Orleans - 5、掌握Orleans高级特性:计时器、提醒与流处理详解 分布式应用框架Microsoft Orleans - 4、掌握Microsoft Orleans状态管理:从持久化配置到事务处理 分布式应用框架Microsoft Orleans - 3、深入解析Orleans核心要素:Grain与Silo的工作原理 分布式应用框架Microsoft Orleans - 2、动手实践:构建你的第一个Microsoft Orleans应用程序 分布式应用框架Microsoft Orleans - 1、Microsoft Orleans简介 AI真的太好用啦!Aspire Dashboard集成GitHub Copilot。 智能助手客户端 设计模式学习:状态模式实现订单状态流转 设计模式学习:在支付系统中的实战应用 跨平台桌面应用开发:解锁 Electron 与 shadcn/ui 的潜力 构建你的.NET Aspire解决方案
StargazerLab Copilot使用说明
黄明基 · 2026-05-23 · via 博客园 - 黄明基

目录


下载安装

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

首次启动会自动创建 SQLite 数据库(stargazer.db)并初始化表结构。

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

界面导航

左侧导航栏包含 6 个标签页:

标签 功能
聊天 与 AI Agent 对话的主界面
Agent 管理 创建、编辑、删除 Agent,配置工具和技能
技能 创建可复用的技能模块(指令+工具),绑定到任意 Agent
MCP 服务 管理远程 MCP 工具服务,连接后自动注入工具
设置 配置 LLM Provider、工具、SMTP 等
日志 查看应用运行日志

点击标签即可切换页面,当前选中的标签会高亮显示。


Agent 管理

创建 Agent

  1. 切换到 Agent 管理 页面
  2. 点击 创建 Agent 按钮
  3. 填写以下信息:
    • 名称:Agent 的名称(必填)
    • 描述:简要说明 Agent 的用途
    • 指令 (Instructions):系统提示词,定义 Agent 的行为和角色
    • Provider:选择 LLM 提供商
    • Model:选择模型
    • Temperature:温度参数(0-2,默认 0.7)
    • Max Tokens:最大输出 Token 数(默认 4096)
    • Workflow:工作流类型(参见多 Agent 工作流章节)
    • 工具:勾选 Agent 可调用的工具
    • 技能:勾选已定义的技能模块,技能会自动合并指令和工具
  4. 点击保存

技能(Skills)是可复用的功能模块,包含指令和工具集。在技能页面创建后,可在任意 Agent 编辑器中勾选绑定。技能支持依赖其他技能,系统会自动递归解析并合并。

编辑 Agent

在 Agent 管理页面点击 Agent 列表中的条目即可编辑。

删除 Agent

在编辑界面点击删除按钮。删除 Agent 会同时删除其相关的对话历史。


技能管理

技能(Skills)是可复用的功能模块,每个技能包含一组系统指令工具集,可绑定到任意 Agent。

创建技能

  1. 切换到 技能 页面
  2. 点击 新建技能 按钮
  3. 填写以下信息:
    • 名称:技能的名称(必填)
    • 描述:简要说明技能的功能
    • 系统指令:附加到 Agent 的 system prompt(追加在 Agent 原指令之后)
    • 所需工具:勾选该技能需要使用的工具
    • 依赖的技能:勾选依赖的其他技能,系统会自动递归解析依赖
  4. 点击保存

使用技能

  1. Agent 管理 页面,创建或编辑 Agent
  2. 在编辑器的技能区域,勾选已定义的技能
  3. 保存后,系统会在运行时自动:
    • 递归解析所有依赖技能(最多 10 层深度,自动检测循环依赖)
    • 将所有技能的工具合并(与 Agent 自选工具取并集,不重复)
    • 将所有技能的指令追加到 Agent 的 system prompt 之后

示例

技能:代码审查
  指令:请以资深工程师视角审查代码,关注安全性、性能和可维护性
  工具:opencode, bash

技能:联网搜索
  指令:在回答前先搜索最新信息
  工具:search

Agent 配置:
  指令:你是一个编程助手
  勾选:代码审查 + 联网搜索

运行时实际指令:
  你是一个编程助手
  请以资深工程师视角审查代码,关注安全性、性能和可维护性
  在回答前先搜索最新信息

可用工具:opencode, bash, search(与 Agent 自选工具合并去重)

聊天对话

基本操作

  1. 从左侧 Agent 列表中选择一个 Agent
  2. 在底部输入框中输入消息
  3. Enter 或点击 发送 按钮发送消息
  4. 等待 AI 响应,消息会实时流式输出

消息气泡

  • 用户消息:右对齐,蓝色背景,白色文字
  • 助手消息:左对齐,浅灰色背景,显示 Agent 名称

Markdown 渲染

助手消息支持完整的 Markdown 渲染:

  • 标题(h1-h6)
  • 段落和换行
  • 加粗斜体
  • 行内代码 `code`
  • 代码块(带语言标签,右上角复制按钮,长行水平滚动)
  • 有序列表和无序列表(支持嵌套)
  • 表格(带表头样式)
  • 引用块(左侧竖线 + 斜体)
  • 分割线
  • 超链接(蓝色 + 下划线)
  • 图片(渲染在气泡内)
  • 多模态内容(图文混排)

示例 Markdown 渲染效果:

# 标题
**加粗文字**
| 列1 | 列2 |
|-----|-----|
| 内容 | 内容 |

```python
print("hello")
```

复制消息

每条助手消息底部有两个复制按钮:

  • 复制 Markdown:复制原始 Markdown 文本到剪贴板
  • 复制 HTML:将 Markdown 转换为 HTML 后复制

点击后按钮会短暂显示"已复制"反馈。

取消生成

在 AI 生成回复时,输入框旁的 停止 按钮(红色)会显示,点击即可取消当前生成。

重新发送消息

每条用户消息气泡右下角有一个 重新发送 按钮。点击后,该消息的内容会自动填入输入框,方便用户修改后再次发送。

自动滚动

  • 选择 Agent 后,消息列表自动滚动到最新消息
  • 收到流式回复时,页面跟随最新内容自动向下滚动

流式输出

  • AI 回复会以流式方式实时显示,处理过程中会显示一个不确定进度条
  • 多 Agent 工作流模式下,流式气泡顶部会显示当前正在执行的 Agent 名称(如 "→ 研究 Agent 执行中...")
  • Sequential / Handoff 模式下,每个 Agent 的输出会作为独立消息提交,每条消息带有对应 Agent 名称
  • Agent-as-Tools 模式下,主 Agent 的完整回复会流式显示

LLM Provider 配置

设置 页面可以配置 4 种 LLM Provider:

Provider 默认 Base URL API Key
LM Studio http://localhost:1234/v1 可选(本地模型不需要)
DeepSeek https://api.deepseek.com/v1 必填
Alibaba Cloud (DashScope) https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 必填
Tencent Cloud (TokenHub) https://tokenhub.tencentmaas.com/v1 必填

配置步骤:

  1. 切换到 设置 页面
  2. 在对应 Provider 的输入框中填写 Base URL 和 API Key
  3. 点击页面底部的 保存所有设置 按钮

设置会持久化到 SQLite,重启后仍然保留。


自动更新

应用使用 Velopack 实现跨平台自动更新。推送 Git tag 到 GitHub 时,Actions 会自动构建并创建 Release。

检查更新(待完成)

  • macOS: 应用启动时自动检查 GitHub Releases,有新版时会提示下载
  • Windows: 同上
  • Linux: 同上

更新包通过 Velopack 生成,支持增量更新。


工具设置

AI 图片生成

支持两种图片生成服务:

Alibaba 通义万相:

设置项 默认值
图片生成 Base URL https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
图片生成 Model wan2.7-image-pro

Tencent 混元 (TokenHub):

设置项 默认值
腾讯图片生成 Model hy-image-v3.0

生成图片会自动保存到 Agent 的工作目录,以 file:/// 路径引用,不会因 URL 过期而失效。


数据库集成

支持三种数据库的查询与管理,需先在设置页面配置连接字符串:

数据库 工具名 默认端口
MySQL mysql 3306
PostgreSQL postgresql 5432
SQL Server sqlserver 1433

命令说明

命令 用法 说明
query <sql> query SELECT * FROM users LIMIT 10 执行 SELECT 查询,返回结果集
execute <sql> execute UPDATE users SET name='新名称' WHERE id=1 执行 INSERT/UPDATE/DELETE
tables tables 列出所有用户表
tables <schema> tables public (仅 PostgreSQL) 指定 schema 中列出表
describe <table> describe users 查看表结构(列名、类型、可空、默认值)

配置步骤:

  1. 切换到 设置 页面
  2. 在对应的数据库区域填写连接字符串
  3. 点击 保存所有设置

连接字符串格式示例:

  • MySQL: Server=localhost;Port=3306;Database=mydb;User=root;Password=...;
  • PostgreSQL: Host=localhost;Port=5432;Database=mydb;Username=postgres;Password=...;
  • SQL Server: Server=localhost;Database=mydb;User Id=sa;Password=...;TrustServerCertificate=True;

Obsidian 集成

在设置页面配置 Obsidian 仓库目录后,Agent 可以使用 obsidian 工具与仓库交互:

命令 用法 说明
search <query> search 机器学习 全文搜索仓库中的笔记
read <note> read 周报 按名称读取笔记(支持 wiki-link 格式 [[Note Name]]
write <path> <content> write 日记/2026-01-01 今天天气不错 创建或覆盖笔记
list [folder] list 日记 列出文件夹中的笔记
tags tags 列出仓库中的所有标签(支持 frontmatter 和内联标签)
backlinks <note> backlinks 周报 查找引用指定笔记的所有文件

配置步骤:

  1. 切换到 设置 页面
  2. 找到 Obsidian 集成 区域
  3. 点击 选择文件,在仓库中任意选取一个 Markdown 文件,系统自动识别仓库根目录
  4. 也可手动输入仓库路径
  5. 点击 保存所有设置

Agent 的读写操作被限制在仓库目录内,路径穿越(如 ../../etc/passwd)会被自动拦截。


SMTP 邮件配置

在设置页面可以配置 SMTP 邮件发送功能:

设置项 说明
SMTP Host 邮件服务器地址(如 smtp.gmail.com
SMTP Port 端口号(默认 587)
SMTP Username 邮箱用户名
SMTP Password 邮箱密码/授权码(以 * 掩码显示)
SMTP From Address 发件人地址
SMTP Use SSL 是否启用 SSL(默认勾选)

配置保存后,Agent 在聊天中可以使用 send_email 工具发送邮件。输入格式:

To: user@example.com
CC: cc@example.com
Subject: 邮件主题
Body: 邮件正文内容

远程 MCP 服务

支持连接远程 MCP(Model Context Protocol)服务器,将远程工具动态注入到所有 Agent。

添加 MCP 服务

  1. 切换到 MCP 服务 页面
  2. 点击 添加服务 按钮
  3. 填写以下信息:
    • 名称:服务名称
    • URL:MCP 服务器地址(如 https://mcp.example.com/v1
    • API Key:可选,Bearer Token 认证
    • 启用:勾选后系统启动时自动连接
  4. 点击保存

测试连接

在服务列表中点击 测试 按钮,验证连接是否成功并查看服务提供的工具有哪些。

工具注入

  • 保存服务配置后,系统自动连接服务器并通过 tools/list 发现所有可用工具
  • 工具会自动注册到 Agent 的工具列表,在 Agent 编辑器中可见
  • Agent 在对话中可自动调用远程 MCP 工具
  • 远程工具调用走 JSON-RPC tools/call 协议

内置工具

Agent 在对话中可以自动调用以下内置工具(具体可用工具取决于 Agent 的配置):

工具 用途 说明
file-operations 文件操作 支持 read / write / list / upload
bash 执行 Shell 命令 自动拦截危险命令(rm -rf /, sudo, shutdown 等)
powershell 执行 PowerShell 命令 Windows 平台,拦截危险 cmdlet
cmd 执行 CMD 命令 Windows 平台,拦截危险命令
git Git 操作 status, diff, log, add, commit, push, pull, branch, clone 等
search 网页搜索 Bing 爬虫搜索,无需 API Key
web-fetch 获取网页内容 输入 URL 返回页面文本内容
time 获取当前时间 支持 now / date / time 等格式
generate_image AI 图片生成 通义万相,支持文生图和图生图
generate_image_tencent AI 图片生成 腾讯混元,支持 Lite 和 V3.0 模式
send_email 发送邮件 需配置 SMTP,支持 To/CC/BCC
document-converter 文档转换 支持 Word / Excel / PPT / PDF → Markdown
opencode AI 编程 通过 OpenCode CLI 执行编程任务(需安装 OpenCode)
kubernetes Kubernetes 管理 执行 kubectl 命令(仅允许读操作,拦截 delete/drain/exec/apply/scale 等危险命令)
obsidian Obsidian 仓库交互 搜索/读取/写入/列表/标签/反向链接,需在设置中配置仓库路径
mysql MySQL 数据库 查询/执行/查看表/查看结构,需在设置中配置连接字符串
postgresql PostgreSQL 数据库 查询/执行/查看表/查看结构,需在设置中配置连接字符串
sqlserver SQL Server 数据库 查询/执行/查看表/查看结构,需在设置中配置连接字符串

部分工具有安全限制:bash/powershell/cmd/git 会拦截危险命令,防止破坏系统。


多 Agent 工作流

支持 4 种 Agent 协作模式:

工作流类型 说明 适用场景
Single 单 Agent 独立工作 简单问答、单一任务
Sequential 串行执行,Agent A → B → C,输出接力传递 流程化任务(搜索 → 分析 → 写作)
Handoff 带上下文的顺序执行,每个 Agent 接收完整对话历史 复杂对话,需要多个专家协作
Agent-as-Tools Hub-Spoke 模式,主 Agent 将子 Agent 作为工具调用 主 Agent 协调多个子任务

配置工作流

在创建或编辑 Agent 时,选择 Workflow 类型,并指定参与的子 Agent(Sub-Agents)。

协作示例

Sequential 流程:

研究 Agent → 分析 Agent → 写作 Agent
  • 研究 Agent 搜索资料
  • 分析 Agent 分析研究结果
  • 写作 Agent 基于分析结果撰写报告

Handoff 流程:

用户 → 客服 Agent (完整上下文)
     → 技术 Agent (完整上下文)
     → 售后 Agent (完整上下文)
  • 每个 Agent 接收完整的对话上下文(原始输入 + 之前所有 Agent 的回复)
  • 后序 Agent 可基于前面的对话内容继续处理,模拟接力协作

Agent-as-Tools 流程:

主 Agent (项目经理)
  ├── 代码 Agent (编码)
  ├── 测试 Agent (测试)
  └── 文档 Agent (文档)

键盘快捷键

快捷键 上下文 功能
Enter 聊天输入框 发送消息
Shift + Enter 聊天输入框 插入换行(不发送)

数据存储

数据库位置

数据存储在 SQLite 数据库文件中:

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

存储内容

数据类型 说明
Agent 配置 Agent 名称、指令、Provider、模型、温度等
对话历史 按 Agent 分别存储,自动加载历史消息
Provider 设置 各 Provider 的 Base URL、API Key
工具配置 图片生成模型等
SMTP 设置 邮件服务器配置
技能定义 技能名称、指令、工具集、依赖关系
远程 MCP 服务 MCP 服务器地址、API Key、启停状态

内存管理

  • 每个 Agent 最多保留 100 条历史消息(可通过 Agent 配置的 Memory.MaxMessages 调整)
  • 超出限制时自动丢弃最早的消息