如何配置和使用 AI 助手
GNS3 AI Assistant（GNS3 Copilot）最初作为独立项目开发，详见 github.com/yueguobin/gns3-copilot。该项目由社区开发者 YueGuobin 创建，是一个基于大语言模型的网络自动化助手，支持通过自然语言管理网络设备、诊断故障和自动化配置，已合入 GNS3 3.1 版本。
AI 助手（GNS3 Copilot）是 GNS3 3.1 的智能助手功能，通过大语言模型（LLM）提供智能化的网络拓扑管理、故障诊断和自动化配置功能。
目前主要针对未设置 console 登录密码的 Cisco IOS 镜像进行了充分的测试验证。
配置 AI 模型接入
开发测试说明： 本功能在开发测试验证阶段主要使用 DeepSeek 的模型进行测试验证，原 deepseek-chat 现已更名为 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro。
普通用户配置
在项目首页点击右上角的三个点，选择 AI Profile，进入配置页面。
管理员配置
管理员可以通过 Controller Management 页面为用户或用户组配置 AI Profile。
为用户配置
在项目首页点击右上角的三个点，选择 Management 选项，进入 Controller Management 页面。
如下图所示，点击 Users 标签，管理员可以为不同的用户进行 AI Profile 配置。
为用户组配置
如下图所示，点击 Groups 标签，管理员可以为不同的用户组配置 AI Profile。
用户组配置后，普通用户加入用户组后，可以选择使用用户组配置的 AI Profile（目前只能选择用户组配置的默认 AI Profile），也可以选择自己配置的 AI Profile。
配置参数
- 在
AI Profile界面，为用户添加 AI 配置，点击New Configuration按钮。
在 Create LLM Model Configuration 页面，选择 Base Models 标签页，按照步骤输入：
- Configuration Name — 配置名称
- Select LLM provider — 选择 LLM 提供商（提供 OpenRouter 和 DeepSeek 两个选项）
- Model Name — 模型名称
- OpenRouter 支持 x-ai / z-ai / openai / google / anthropic 的快速选择
- DeepSeek 支持 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro 的快速选择
支持兼容 OpenAI API 接口格式的大语言模型。如果你使用的模型服务商兼容 OpenAI API 格式（如 vLLM、Ollama 等），可以在 Custom Mode 中填入对应的 API 端点即可使用。
- API Key — 输入你的 API Key
- Copilot Mode — AI 助手模式
- Teaching Assistant（教学助手）
- Lab Automation Assistant（实验自动化）
Custom Mode 有更多的配置选项可以定义，适合有一定基础的用户操作，该页面有 field documentation 帮助。
填选后，点击 Create 按钮。
- 使用 Python 的
cryptography.fernet模块（AES-128-CBC 算法）加密，密钥文件与配置文件在同一目录下 - API Key 加密后存入数据库，所有 API 查询接口都返回
api_key: null - 只有 AI 助手需要调用时，系统内部才用密钥解密使用
创建完成后，如下图所示。
在项目拓扑中使用 AI 助手
- 在项目拓扑页面，点击左侧的 AI 按钮，打开 AI 助手。在 AI 助手页面的输入框旁边，可以点击选择配置的模型和助手模式。
- AI 助手的侧边栏显示历史会话消息。
模拟器配置
需要为模拟器配置 Tags。AI 助手通过 device_type 标签来区分设备类型并调用相应的配置技能。
目前主要针对以下设备类型进行测试：
- Cisco IOS —
device_type:cisco_ios_telnet— 配置命令生成最为成熟流畅 - Huawei CE —
device_type:gns3_huawei_telnet_ce— 需要准确配置 skills - 锐捷 Ruijie —
device_type:gns3_ruijie_telnet— 需要准确配置 skills - VPCS —
device_type:gns3_vpcs_telnet— 需要准确配置 skills
更多支持的 Telnet 设备类型请参考：GNS3 Server - Netmiko Supported Devices
使用场景
AI 助手提供两种核心模式，分别适用于不同的网络运维和学习场景。
技术指导模式（Teaching Assistant）
技术指导模式适合学习和故障诊断场景。您可以通过自然语言与 AI 助手交互，获得网络技术问题的解答和指导。
使用示例：
在项目拓扑中打开 AI 助手面板，选择
Select AI Mode为Teaching Assistant。在输入框中描述您的需求，例如：
- "解释这个拓扑中 OSPF 的邻居建立过程"
- "检查设备 R1 的路由表"
- "为什么 PC1 无法 ping 通 PC2？"
AI 助手会自动分析拓扑，连接设备执行诊断命令，并给出详细解释。
📺 观看视频教程 - 跟随视频了解技术指导模式的使用方法
自动化模式（Lab Automation Assistant）
自动化模式适合批量配置和实验自动化场景。您可以用自然语言描述配置目标，AI 助手自动生成并执行设备配置命令。
使用示例：
在 AI 助手面板中，切换
Select AI Mode为Lab Automation Assistant。输入自动化任务描述，例如：
- "在所有交换机上创建 VLAN 10、20、30"
- "配置 R1-R3 之间的 OSPF 区域 0"
- "将 PC1 到 PC5 的接口全部划入 VLAN 10"
AI 助手会解析您的需求，生成对应的设备配置命令自动下发到设备。
目前未实现人机交互确认（HITL，Human-in-the-Loop），AI在执行配置变更操作时不会进行二次确认。
架构概览
整体架构
API 端点
| 端点 | 功能 |
|---|---|
POST /v3/projects/{pid}/chat/stream | 流式对话（SSE），支持三种 copilot 模式 |
POST /v3/projects/{pid}/chat/inject | 故障注入入口，自动切换为 troubleshooting_injection 模式 |
GET /v3/projects/{pid}/chat/sessions | 列出会话（支持过滤、分页） |
DELETE /v3/projects/{pid}/chat/sessions/{sid} | 删除会话 |
PATCH /v3/projects/{pid}/chat/sessions/{sid} | 更新会话（重命名、置顶） |
POST /v3/projects/{pid}/chat/sessions/{sid}/abort | 终止正在进行的会话 |
LangGraph Agent 工作流
三种 Copilot 模式
模式对照
| 模式 | 工具范围 | 适用场景 |
|---|---|---|
teaching_assistant（默认） | 诊断只读 + 数据包分析 + 节点管理 | 教学演示、故障排查指导 |
lab_automation_assistant | 全部工具（含配置变更） | 实验自动化、设备配置 |
troubleshooting_injection | 故障注入工具集 | 排错练习、故障模拟 |
工具绑定明细
| 工具 | teaching_assistant | lab_automation_assistant | troubleshooting_injection |
|---|---|---|---|
GNS3TemplateTool 获取模板 | ✓ | ✓ | |
GNS3CreateNodeTool 创建节点 | ✓ | ✓ | |
GNS3LinkTool 创建链路 | ✓ | ✓ | |
GNS3StartNodeTool 启动节点 | ✓ | ✓ | |
GNS3UpdateNodeNameTool 更新名称 | ✓ | ✓ | |
GNS3StopNodeTool 停止节点 | ✓ | ||
GNS3SuspendNodeTool 挂起节点 | ✓ | ||
ExecuteMultipleDeviceCommands 只读命令 | ✓ | ✓ | ✓ |
ExecuteMultipleDeviceConfigCommands 配置命令 | ✓ | ✓ | |
VPCSCommands VPCS命令 | ✓ | ||
PacketAnalysisTool 实时抓包分析 | ✓ | ✓ | |
PacketAnalysisSkillsTool 协议知识查询 | ✓ | ✓ | |
DeviceSkillsTool 设备技能查询 | ✓ | ✓ | |
GNS3PacketFilterTool 链路滤波器 | ✓ | ||
InjectionSkillsTool 故障注入技能 | ✓ | ||
GNS3TopologyTool 拓扑信息 | ✓ |
模式通过 llm_call 节点中的 copilot_mode 选择对应工具列表，调用 create_base_model_with_tools(mode_tools, llm_config) 将工具绑定到 LLM 模型实例。
上下文窗口管理
- 使用 tiktoken（
cl100k_base）精确计数 - 三层裁剪策略：conservative / balanced / aggressive
- 自动注入
{{topology_info}}到 System Prompt
会话管理
- 每个项目独立的 SQLite 数据库（
gns3-copilot/copilot_checkpoints.db） - 支持置顶、重命名、删除、历史查询
- 自动记录 token 用量、消息数、LLM 调用次数（目前未提取到WEB UI界面显示）
LLM 配置系统
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 用户级配置 | 每个用户可独立配置 provider / model / api_key |
| 用户组继承 | 用户未配置时自动继承所属组配置 |
| API 密钥加密 | 数据库存储时自动加密 |
| 乐观锁 | version 字段防止并发修改冲突 |
关键设计要点
- 项目级隔离 — 每个 GNS3 项目拥有独立的 Agent 实例和 SQLite 存储
- ContextVars 安全传递 — JWT token、API key 仅存于内存，随请求结束自动清除
- LangGraph StateGraph — 自定义节点 + 条件边，支持 ReAct 循环和递归限制
- 流式 SSE — 实时推送 content / tool_call / tool_start / tool_end / error / done 事件
- 热重载 — System Prompt、Skills、Protocols 均支持运行时重载
- 模式化工具集 — 三种 copilot 模式绑定不同工具组合，按场景安全隔离
功能贡献者
AI 助手功能由 YueGuobin 开发和贡献。
- 知乎： 蛋炒饭
License
本文档采用 CC BY-SA 4.0 许可协议。 作者: 岳国宾