通用AI模型项目产品系统Vibe Coding

随着大模型在桌面软件、企业内部工具及业务系统中的应用不断增加，开发者通常需要分别对接 DeepSeek、OpenAI、通义、Kimi 等不同服务商，并处理接口协议差异、流式响应、模型切换、API Key 安全、配置管理和会话留存等问题。项目定位为面向 .NET 生态的本地 AI 能力接入中间层，将多模型调用、服务商管理与数据安全能力统一封装，帮助业务系统以较低成本接入和切换大模型服务，同时避免敏感密钥明文保存，提升应用的可维护性、可扩展性和安全性。

项目提供完整的 UniversalAI 统一调用能力，包括：基于统一请求/响应模型的普通聊天与 SSE 流式聊天；面向 OpenAI Compatible 协议的 Provider 适配，可接入 DeepSeek、OpenAI、通义、Kimi、OpenRouter 等服务；Provider 配置管理、模型预设、默认服务商切换及连接测试；API Key 的新增、读取、更新和删除；基于设备根密钥与 AES-256-GCM 的信封加密存储及健康检查；本地 JSON 会话管理，支持会话创建、消息保存、软删除、恢复、原子写入和历史记录维护；多模型并行问答与调用用量记录；同时提供 WPF 可视化 Demo，用于配置、密钥、Provider、会话和聊天能力的完整演示与验证。

本项目由本人独立完成需求分析、架构设计、核心开发、界面开发与联调测试。项目采用 .NET 9 开发，整体以 Builder + Runtime + Factory 的分层架构组织：通过 Builder 统一组装配置服务、密钥存储、共享 HttpClient、Provider 工厂、日志、会话服务及客户端运行时；通过抽象接口和工厂模式隔离不同 AI 服务商协议，便于后续扩展 Ollama 等新 Provider。安全层设计了设备绑定的信封加密方案，Windows 使用 DPAPI，并预留 macOS Keychain 与 Linux Secret Service 的平台实现；每条 API Key 使用独立随机数据密钥加密，避免明文或固定主密码落盘。项目还实现了用户数据迁移、配置校验、异常分类、请求超时与取消控制、原子化会话持久化和资源生命周期管理等关键能力。