DearVa Everywhere: 桌面上下文感知 AI 助手的系统集成架构与工程实践

引言：从 "人找 AI" 到 "AI 找人" 的时代转折

传统的 AI 助手往往需要用户主动切换应用、复制粘贴上下文信息，这种工作流在实际业务场景中显得繁琐且割裂。DearVa Everywhere 提供了一种全新的范式 —— 在用户当前位置上下文直接召唤 AI 助手，无需截图、无需切换应用，实现了 "AI 找人" 的自然交互体验。这一架构设计的核心理念是通过实时屏幕理解与多 LLM 集成，为用户提供即时、智能的桌面自动化与智能交互能力¹。

这种上下文感知能力不仅改变了用户交互方式，更重要的是在企业级桌面自动化、知识工作助手和系统管理场景中提供了新的可能性。本文将从系统架构、实现细节到工程最佳实践，全面解析如何构建这样的桌面 AI 助手。

系统架构概览：.NET 9 + Avalonia + 多 LLM 的整合

Everywhere 的技术栈展现了现代桌面 AI 助手的典型架构选择：

.NET 9: 提供高性能的运行时环境和丰富的系统 API 访问能力
Avalonia UI: 支持跨平台 UI 框架，实现现代化毛玻璃效果界面
多 LLM 集成层: 统一的 API 抽象，支持 OpenAI、Anthropic、Google 等多个供应商
上下文捕获引擎: 实时屏幕内容解析和结构化处理

这种架构设计遵循了 "薄 UI、重服务" 的模式原则，将复杂的 AI 集成逻辑封装在服务层，UI 层保持轻量化和响应性。跨平台特性使得同一套业务逻辑可以运行在 Windows、macOS 和 Linux 上，降低了维护成本¹。

关键架构决策包括：

解耦设计: UI 层与 AI 服务层完全分离，便于测试和迭代
插件化扩展: 通过 MCP 工具机制实现系统功能扩展
异步优先: 所有 AI 调用和上下文处理采用异步模式
配置驱动: LLM 供应商切换通过配置文件实现，无需代码修改

上下文捕获与处理：实时屏幕理解的技术挑战

屏幕内容获取策略

Everywhere 的核心竞争力在于其实时上下文捕获能力。这一功能面临的主要技术挑战包括：

内容识别与解析：

文本内容提取：OCR 技术识别屏幕上的文字信息
UI 元素检测：识别按钮、输入框、菜单等可交互元素
应用状态分析：理解当前运行的应用和活动窗口

上下文相关性判断：

焦点区域识别：确定用户关注的内容区域
层次化信息提取：区分主要内容和装饰元素
时序上下文维护：保留最近的交互历史信息

实时性能优化

为了确保用户体验流畅，系统需要在亚秒级时间内完成上下文捕获和处理：

性能指标目标：
- 上下文捕获延迟 < 500ms
- LLM响应时间 < 3s
- UI响应延迟 < 100ms

实现这些指标的关键策略包括：

增量更新: 只处理变化的内容区域，减少计算量
异步处理: UI 线程保持响应，后台进行重计算
智能缓存: 对稳定内容进行缓存，避免重复处理
优先级队列: 优先处理用户直接调用的请求

多 LLM 集成架构：供应商无关的统一接口

API 抽象层设计

Everywhere 实现了统一的 LLM 调用接口，屏蔽了不同供应商的差异：

public interface ILLMProvider
{
    Task<CompletionResult> CompleteAsync(CompletionRequest request);
    Task<Stream> CompleteStreamAsync(CompletionRequest request);
    Task<EmbeddingResult> EmbedAsync(EmbeddingRequest request);
    ProviderCapabilities Capabilities { get; }
}

这种设计支持：

热切换: 运行时动态切换不同的 LLM 供应商
能力检测: 自动检测供应商支持的功能（流式输出、嵌入等）
错误恢复: 供应商不可用时自动切换到备用方案
成本优化: 根据任务类型选择性价比最高的模型

模型选择与路由策略

系统实现了智能的模型路由机制：

任务分类: 根据用户指令类型选择合适的模型
上下文长度: 根据输入长度选择支持相应窗口的模型
成本约束: 在满足质量要求的前提下选择成本最优方案
实时性要求: 高速响应场景优先选择延迟较低的模型

例如，简单的文本改写任务可能路由到成本较低的模型，而复杂的代码生成任务则选择能力更强的模型。

桌面系统集成：MCP 工具与自动化能力

MCP (Model Context Protocol) 工具生态

Everywhere 通过 MCP 协议实现了丰富的系统集成能力：

文件系统工具：

目录操作：创建、删除、移动文件 / 文件夹
内容读取：文本文件、配置文件解析
版本控制：Git 操作的简化接口

应用控制工具：

窗口管理：获取活动窗口、调整窗口位置
快捷键模拟：执行复杂的多键组合操作
剪贴板操作：读写剪贴板内容

网络与通信工具：

HTTP 请求：API 调用和数据获取
邮件操作：发送邮件、读取邮件摘要
数据库连接：执行 SQL 查询

安全沙箱机制

系统集成的复杂度决定了必须实现严格的安全控制：

权限分级：

只读权限: 文件读取、应用状态查询
有限写权限: 指定目录下的文件操作
完整权限: 需要用户明确授权的系统操作

操作审计：

详细记录所有系统级操作
支持操作回滚和撤销
提供安全事件通知机制

用户确认机制：

敏感操作需要用户确认
支持临时权限授予
自动清理临时权限

UI/UX 设计：毛玻璃效果与上下文感知交互

现代化界面实现

Everywhere 采用毛玻璃效果的现代 UI 设计语言：

视觉层次：

半透明背景突出内容层次
模糊效果营造深度感
动态阴影增强立体效果

交互模式：

浮动式召唤: 通过快捷键在屏幕任意位置打开
边界吸附: 助手窗口智能吸附屏幕边缘
智能隐藏: 检测到用户操作时自动隐藏，避免遮挡

上下文感知的用户引导

系统在用户交互方面实现了智能化设计：

动态提示：

根据当前上下文提供相关建议
上下文相关的功能快捷入口
智能命令补全和参数提示

渐进式交互：

简单命令支持快捷执行
复杂任务分步骤引导
提供中间结果的实时反馈

性能工程：实时响应的系统优化

响应时间优化策略

异步处理模式：

// 非阻塞的上下文捕获
public async Task<ScreenContext> CaptureContextAsync()
{
    return await Task.Run(() => 
    {
        // 耗时操作在后台线程执行
        return ProcessScreenContent();
    });
}

// 流式响应优化
public async IAsyncEnumerable<string> StreamResponseAsync(
    string prompt, 
    ScreenContext context)
{
    var request = BuildLLMRequest(prompt, context);
    await foreach (var token in _llmProvider.StreamAsync(request))
    {
        yield return token; // 实时返回响应片段
    }
}

内存管理优化：

对象池化: 重用频繁创建的对象，减少 GC 压力
弱引用缓存: 对大型上下文数据使用弱引用，避免内存泄露
批量处理: 积累多个操作后批量执行，减少系统调用开销

并发控制与资源管理

请求限流：

限制并发 LLM 调用数量
优先级队列确保重要请求优先处理
降级策略在资源紧张时自动启用

资源监控：

实时监控 CPU 和内存使用情况
自动垃圾回收和资源清理
支持用户自定义性能参数

跨平台开发：.NET 与 Avalonia 的实践

平台适配策略

操作系统差异处理：

public class PlatformAdapter
{
    public async Task<ScreenCapture> CaptureScreenAsync()
    {
        return OperatingSystem.IsWindows() ? 
            await WindowsScreenCapture.CaptureAsync() :
            await DefaultScreenCapture.CaptureAsync();
    }
    
    public async Task<bool> SendKeysAsync(string keys)
    {
        return OperatingSystem.IsWindows() ?
            await WindowsInput.SendKeysAsync(keys) :
            await DefaultInput.SendKeysAsync(keys);
    }
}

平台特定优化：

Windows: 利用 Win32 API 获得最佳性能
macOS: 通过 Cocoa API 实现原生体验
Linux: 使用 X11/Wayland API 确保兼容性

代码复用与模块化

共享业务逻辑：

核心 AI 处理逻辑 100% 共享
UI 层通过 Avalonia 实现跨平台统一
平台特定代码最小化，减少维护成本

测试策略：

单元测试覆盖核心逻辑
集成测试验证跨平台兼容性
端到端测试确保用户体验一致性

工程实践与开发指南

项目结构组织

Everywhere/
├── src/
│   ├── Core/                 # 核心业务逻辑
│   │   ├── AI/              # LLM集成
│   │   ├── Context/         # 上下文处理
│   │   └── Tools/           # MCP工具
│   ├── UI/                  # 跨平台UI
│   │   ├── Avalonia/        # Avalonia实现
│   │   └── Controls/        # 自定义控件
│   └── Platform/            # 平台特定实现
│       ├── Windows/
│       ├── macOS/
│       └── Linux/
├── tests/                   # 测试套件
└── docs/                    # 文档

关键设计模式应用

观察者模式：

public interface IContextObserver
{
    void OnContextChanged(ScreenContext context);
}

public class ContextManager
{
    private readonly List<IContextObserver> _observers = new();
    
    public void RegisterObserver(IContextObserver observer)
    {
        _observers.Add(observer);
    }
    
    private void NotifyContextChange(ScreenContext context)
    {
        foreach (var observer in _observers)
        {
            observer.OnContextChanged(context);
        }
    }
}

策略模式：

不同的 LLM 供应商作为可替换策略
平台特定的实现作为策略选择
上下文处理算法支持策略切换

测试策略与质量保证

测试金字塔：

单元测试: 70% 覆盖核心业务逻辑
集成测试: 20% 验证组件间协作
端到端测试: 10% 确保完整用户场景

持续集成：

自动化构建和测试流程
跨平台兼容性检查
性能基准测试监控

部署与运维

企业级部署考量

配置管理：

支持配置文件和环境变量
敏感信息通过安全密钥管理
支持动态配置更新

监控与日志：

详细的操作日志记录
性能指标实时监控
异常告警和自动恢复机制

更新机制：

自动更新检测和下载
版本兼容性检查
安全的回滚机制

安全与隐私保护

数据处理原则：

本地处理优先，云端处理辅助
敏感数据不持久化存储
支持离线模式运行

访问控制：

多级权限管理体系
操作审计和追踪
符合企业安全合规要求

扩展性与生态系统

插件架构设计

MCP 工具扩展：系统支持第三方开发者创建自定义工具：

public interface IMcpTool
{
    string Name { get; }
    string Description { get; }
    ToolCapabilities Capabilities { get; }
    
    Task<ToolResult> ExecuteAsync(ToolInput input);
    Task<bool> ValidateInputAsync(ToolInput input);
}

插件生态：

开发者可以创建垂直领域的专业工具
支持工具组合和流水线操作
提供插件市场和分发机制

未来发展方向

技术演进：

多模态理解能力增强（图像、音频、文档）
更智能的上下文推理和记忆机制
边缘计算与云端 AI 的深度融合

应用场景扩展：

企业级办公自动化集成
开发工具链的 AI 增强
专业领域的定制化解决方案

结论与最佳实践

DearVa Everywhere 展示了现代桌面 AI 助手的技术可能性，其架构设计遵循了几个关键原则：

用户体验优先: 实时响应和自然交互是核心竞争力
架构解耦: UI、AI 服务、系统集成分层设计便于维护和扩展
性能工程: 异步处理、并发控制、资源优化确保流畅体验
安全可控: 权限分级、操作审计、合规要求保障企业应用
开放生态: 插件架构和 MCP 协议支持生态扩展

对于希望在桌面 AI 助手领域进行技术创新的团队，建议重点关注：

上下文理解的准确性和实时性
多 LLM 集成的可靠性和经济性
桌面集成的安全性和可控性
跨平台开发的效率和质量
性能优化与用户体验的平衡

随着 AI 技术的持续发展和桌面工作场景的不断复杂化，类似 Everywhere 这样的上下文感知 AI 助手将成为提升知识工作效率的重要工具。成功的关键在于构建稳定可靠的技术底座，同时保持对新功能和业务场景的敏捷响应能力。

参考资料：

DearVa/Everywhere - GitHub 项目主页及文档 ↩ ↩²

everywhere desktop context aware ai assistant