


























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 | 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。
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
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”。
每一个技能都是一个独立的可复用模块,包含三要素:
系统指令(System Instructions):定义该技能的行为规范(Prompt)。
工具集(Tools):该技能所依赖的执行工具(如 bash, search)。
依赖关系(Dependencies):支持依赖其他技能,形成能力树。
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。
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。
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。
| 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)。
💬 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”)
.NET 10 SDK
Windows / macOS / Linux
💡 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。
您可以通过以下两种方式获取安装包:
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
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 |
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) |
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
✅ 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
🚫 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 |
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