从零实现纯 C# AI 编程助手：Litos 架构解析

Hi dev.to，这是我的第一篇文章。

我写 C#/.NET 已经超过 23 年了，过去一个月左右我一直在构建 Litos —— 一个小型、透明的 AI 编程 Agent，完全使用纯 C#/.NET 编写。不使用 Python 或 TypeScript。目标不是与市面上那些大型编程 Agent 竞争，而是通过自己动手构建，真正理解它内部是如何工作的。

这篇文章只讲基础：什么是 "Agent 循环"，以及 Litos AI 编程 Agent 是如何组织的。

什么是 Agent 循环？

任何 AI 编程 Agent 的核心都是一个令人惊讶的简单循环。一个"回合"始于你发送一条消息，然后 Agent 就会持续运行——向模型请求响应、执行模型调用的任何工具（如读取文件、编辑代码或运行 shell 命令）、将结果反馈给模型，如此反复——直到模型返回一个普通答案且不再发出工具调用。

就这样。这个循环不断重复，伴随着一个不断增长的、记录迄今为止发生的一切的转录文本（context），使得模型能够读取你的代码、进行编辑、运行命令并检查自己的成果。

Litos 的架构

受 Tau 的"大脑、环境、面孔"三分法以及 Mario Zechner 的 π 启发，我将项目分成了三个部分：

The brain（Litos.Agent）—— 核心循环、转录文本和上下文管理。它不知道也不关心自己是在与 Anthropic、OpenAI 还是 Gemini 通信，也不关心是运行在终端还是桌面应用中。

The environment（Litos.Tools、Litos.Providers.*）—— 实际的能力：文件编辑、shell 访问、网络搜索，以及对你所配置的任意 LLM 提供者的调用。

The face（Litos.Gui、Litos.Api、Litos.Console）—— 薄薄的 UI 层。一个 Avalonia 桌面应用、一个 HTTP/API 主机（带一个可用的 Telegram 桥接），以及一个终端 UI，它们的底层都驱动着完全相同的循环。

将这三部分分离让推理和理解变得容易得多——添加新的提供者或新的 UI 完全不需要触碰核心循环。

我有两个短视频展示它端到端的工作过程：

Built an AI Coding Agent in Pure C#/.NET (No Python!) — Watch It Build a WinForms 15-Puzzle Game

Built an AI Agent in Pure C#/.NET — Here it is working through Telegram creating Mermaid Diagrams

项目完全开源：github.com/nitinmms/LitosAiCodingAgent

它目前仍处于大力开发中——有些部分（如控制台 UI 和几个提供者适配器）尚未完成，README 也坦诚地说明了这一点。但桌面编程 Agent 以及桌面/Telegram 体验目前已经可以正常使用。

如果大家感兴趣，我会跟进更多关于各个细节的文章（上下文管理、MCP 支持等）。