diff --git a/docs/gns3-copilot/implemented/ai-assistant-overview.md b/docs/gns3-copilot/implemented/ai-assistant-overview.md
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index cbb30d781..000000000
--- a/docs/gns3-copilot/implemented/ai-assistant-overview.md
+++ /dev/null
@@ -1,161 +0,0 @@
-
-
-# GNS3-Copilot AI 助手概览
-
-## 整体架构
-
-```mermaid
-flowchart TB
- subgraph "客户端"
- A["Web UI"] --> B["SSE 流式响应"]
- end
-
- subgraph "FastAPI 路由层"
- B --> C["POST /chat/stream\nPOST /chat/inject"]
- C --> D["认证 + LLM配置加载\n设置ContextVars"]
- end
-
- subgraph "AgentService（项目级）"
- D --> E["LangGraph Agent\nStateGraph"]
- E --> F["SQLite Checkpointer\ncopilot_checkpoints.db"]
- end
-
- subgraph "LangGraph 工作流"
- E --> G["llm_call 节点\n模型调用"]
- E --> H["tool_node\n工具执行"]
- E --> I["title_generator_node\n自动生成标题"]
- E --> J["abort_handler_node\n终止处理"]
- end
-
- subgraph "三种 Copilot 模式"
- G --> K["teaching_assistant\n诊断只读"]
- G --> L["lab_automation_assistant\n完全控制"]
- G --> M["troubleshooting_injection\n故障注入"]
- end
-
- subgraph "LLM 配置系统"
- D --> N["用户自有配置\n用户组配置继承\nAPI密钥加密存储"]
- end
-```
-
-## 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
-
-```mermaid
-sequenceDiagram
- participant U as User
- participant API as FastAPI
- participant AS as AgentService
- participant LLM as LLM Node
- participant Tool as Tool Node
- participant TGen as Title Node
-
- U->>API: 发送消息
- API->>AS: stream_chat()
- AS->>AS: 设置ContextVars
(jwt_token, llm_config)
-
- Note over AS,LLM: llm_call 节点
- AS->>LLM: invoke预编译模型
- LLM->>LLM: pre_model_hook
注入拓扑+裁剪上下文
- LLM-->>AS: AI回复(含可能tool_calls)
-
- alt 有工具调用
- AS->>Tool: 执行工具
- Tool-->>AS: 工具结果
- AS->>LLM: 继续LLM调用
- end
-
- opt 第一轮且无标题
- AS->>TGen: 自动生成标题
- TGen-->>AS: 会话标题
- end
-
- AS-->>API: SSE流式返回
- API-->>U: 流式输出
-```
-
-## 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
-
-```mermaid
-flowchart LR
- A["LLM调用触发"] --> B["pre_model_hook"]
- B --> C["注入拓扑信息\n到System Prompt"]
- B --> D["估算工具定义\ntoken消耗"]
- B --> E["trim_messages\n按策略裁剪"]
- E --> F["conservative 60%\nbalanced 75%\naggressive 85%"]
- F --> G["调用LLM"]
-```
-
-- 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
-
-## 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
-
-1. **项目级隔离** — 每个 GNS3 项目拥有独立的 Agent 实例和 SQLite 存储
-2. **ContextVars 安全传递** — JWT token、API key 仅存于内存，随请求结束自动清除
-3. **LangGraph StateGraph** — 自定义节点 + 条件边，支持 ReAct 循环和递归限制
-4. **流式 SSE** — 实时推送 content / tool_call / tool_start / tool_end / error / done 事件
-5. **热重载** — System Prompt、Skills、Protocols 均支持运行时重载
-6. **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
diff --git a/docs/gns3-copilot/implemented/fault-injection-overview.md b/docs/gns3-copilot/implemented/fault-injection-overview.md
deleted file mode 100644
index b77acc028..000000000
--- a/docs/gns3-copilot/implemented/fault-injection-overview.md
+++ /dev/null
@@ -1,104 +0,0 @@
-
-
-# GNS3-Copilot 故障注入概览
-
-## 核心流程
-
-```mermaid
-flowchart TB
- subgraph "① 接口触发与模式切换"
- A["POST /chat/inject\n用户请求注入故障"] --> B["验证项目已打开"]
- B --> C["设置copilot_mode =\ntroubleshooting_injection"]
- C --> D["启动Agent\n携带故障注入工具集"]
- end
-
- subgraph "② 拓扑分析与故障选型"
- D --> E["GNS3TopologyTool\n获取拓扑信息"]
- E --> F["ExecuteMultipleDeviceCommands\n获取设备配置"]
- F --> G["InjectionSkillsTool\n查询可用故障类型"]
- G --> H{"注入技能仓库\ngns3/gns3-skills"}
- H --> I["返回匹配的故障定义\n含配置注入命令"]
- end
-
- subgraph "③ 故障注入"
- I --> J["选择注入方式"]
- J --> K["ExecuteMultipleDeviceConfigCommands\n注入配置变更"]
- J --> L["GNS3PacketFilterTool\n注入链路层故障"]
- end
-
- subgraph "④ 结果确认"
- K --> M["验证故障生效"]
- L --> M
- M --> N["记录故障详情\n含恢复命令"]
- end
-```
-
-## 工具总览
-
-| 工具 | 源文件 | 作用 | 可用模式 |
-|---|---|---|---|
-| `InjectionSkillsTool` | `registry.py`（skills 模块） | 查询协议级故障定义（配置变更命令） | troubleshooting_injection |
-| `GNS3PacketFilterTool` | `gns3_packet_filter.py` | 链路层故障注入（延迟、丢包、损坏、BPF） | troubleshooting_injection |
-| `ExecuteMultipleDeviceConfigCommands` | `config_tools_nornir.py` | 批量执行设备配置变更 | troubleshooting_injection |
-| `ExecuteMultipleDeviceCommands` | `display_tools_nornir.py` | 读取设备配置（只读） | troubleshooting_injection |
-| `GNS3TopologyTool` | `gns3_client` | 获取项目拓扑信息 | troubleshooting_injection |
-
-## 故障注入 API
-
-| 端点 | 功能 |
-|---|---|
-| `POST /v3/projects/{pid}/chat/inject` | 触发故障注入，设置 `troubleshooting_injection` 模式后启动 Agent |
-
-**前置条件**：项目必须为 `opened` 状态，否则返回 403。
-
-## GNS3PacketFilterTool 链路滤波器
-
-| 滤波器类型 | 功能 | 参数 |
-|---|---|---|
-| `delay` | 延迟 + 抖动 | `[latency(0-32767), jitter(0-32767)]` |
-| `packet_loss` | 丢包率 | `[chance(0-100)]` |
-| `corrupt` | 包损坏率 | `[chance(0-100)]` |
-| `frequency_drop` | 每 N 包丢弃一个 | `[frequency(-1~32767)]` |
-| `bpf` | Berkeley Packet Filter | 表达式文本 |
-
-## Agent 工作流（LangGraph）
-
-```mermaid
-sequenceDiagram
- participant U as User
- participant API as POST /chat/inject
- participant LLM as LLM Node
- participant Topo as GNS3TopologyTool
- participant DC as ExecuteMultipleDeviceCommands
- participant CC as ExecuteMultipleDeviceConfigCommands
- participant Skill as InjectionSkillsTool
- participant Filter as GNS3PacketFilterTool
-
- U->>API: 注入一个OSPF故障
- API->>LLM: 设置mode=troubleshooting_injection
- LLM->>Topo: 获取拓扑
- Topo-->>LLM: 拓扑信息
- LLM->>DC: 查看设备配置
- DC-->>LLM: Running配置
- LLM->>Skill: list context=["ospf"]
- Skill-->>LLM: 匹配的故障类型
- LLM->>Skill: get device_type=injection_ospf
- Skill-->>LLM: 故障定义+注入命令
- LLM->>CC: 执行配置注入
- CC-->>LLM: 注入结果
- LLM->>Filter: set filters={delay:[200,50]}
- Filter-->>LLM: 链路延迟注入成功
- LLM-->>U: 故障已注入，含恢复命令
-```
-
-## 关键设计要点
-
-1. **专用 API 入口** — `POST /chat/inject` 端点专门用于故障注入，自动切换为 `troubleshooting_injection` 模式
-2. **LLM 主导故障选型** — LLM 分析拓扑后通过 `InjectionSkillsTool` 查询匹配协议栈的故障，不硬编码故障场景
-3. **双层注入** — 设备级配置变更 + 链路级网络损伤，覆盖完整排错场景
-4. **故障可逆** — 每条注入均附带恢复命令，链路滤波器可通过 `action: clear` 一键清除
-5. **安全前置** — BPF 语法通过 tshark 预验证，配置命令受 `command_filter` 限制
-6. **上下文过滤** — `InjectionSkillsTool` 强制要求传入 `context` 参数，只返回与拓扑协议匹配的故障
diff --git a/docs/gns3-copilot/implemented/packet-analysis-overview.md b/docs/gns3-copilot/implemented/packet-analysis-overview.md
deleted file mode 100644
index a45f294f4..000000000
--- a/docs/gns3-copilot/implemented/packet-analysis-overview.md
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-
-
-# GNS3-Copilot 实时数据包 AI 分析架构
-
-## 核心流程
-
-```mermaid
-flowchart TB
- subgraph "① 分析触发与知识查询"
- A["用户提问\n如'分析OSPF邻居状态'"] --> B["LLM调用\nPacketAnalysisSkillsTool"]
- B --> C{"协议知识仓库\ngns3/gns3-skills"}
- C --> D["返回协议定义\nfields/base_filter/check_rules"]
- B --> E["LLM调用\nsearch_fields模式"]
- E --> F["tshark -G fields\n字段名搜索"]
- F --> G["返回有效字段名"]
- end
-
- subgraph "② 实时捕获与分析"
- D --> H["LLM构造tshark_args"]
- G --> H
- H --> I["PacketAnalysisTool\ncapture分析模式"]
- I --> J["GET /capture/file\n下载实时PCAP"]
- J --> K["预验证-e字段名"]
- K --> L["tshark -r pcap\n执行分析"]
- L --> M["返回分析结果"]
- end
-```
-
-## 工具总览
-
-| 工具 | 源文件 | 作用 | 可用模式 |
-|---|---|---|---|
-| `PacketAnalysisTool` | `packet_analysis_tool.py` | 下载实时 PCAP + tshark 分析 | teaching / lab_automation |
-| `PacketAnalysisSkillsTool` | `registry.py`（skills 模块） | 查询协议级分析知识（字段、过滤规则） | teaching / lab_automation |
-
-
-## Agent 工作流（LangGraph）
-
-```mermaid
-sequenceDiagram
- participant U as User
- participant LLM as LLM Node
- participant Skills as PacketAnalysisSkillsTool
- participant Pcap as PacketAnalysisTool
-
- U->>LLM: OSPF邻居无法建立，分析一下
- LLM->>Skills: get protocol=ospf
- Skills-->>LLM: ospf字段、filter定义
- LLM->>Pcap: search_fields query=ospf.hello
- Pcap-->>LLM: 有效-e字段名
- LLM->>Pcap: 下载PCAP + tshark_args
- Pcap-->>LLM: tshark输出结果
- LLM->>LLM: 分析发现Dead间隔不匹配
- LLM-->>U: OSPF Dead间隔不一致
-```
-
-## 服务端 Capture API
-
-| 端点 | 功能 |
-|---|---|
-| `POST /v3/projects/{pid}/links/{lid}/capture/start` | 启动链路上的数据包捕获 |
-| `POST /v3/projects/{pid}/links/{lid}/capture/stop` | 停止捕获 |
-| `GET /v3/projects/{pid}/links/{lid}/capture/file` | 下载 PCAP 文件（捕获进行中也可下载） |
-| `GET /v3/projects/{pid}/links/{lid}/capture/stream` | 流式传输 PCAP 数据 |
-| `WS /v3/projects/{pid}/links/{lid}/capture/web-wireshark` | Web Wireshark WebSocket 代理 |
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-## 关键设计要点
-
-1. **LLM 主导分析** — LLM 自行构造 tshark 参数，框架不做协议硬编码，只做安全验证
-2. **实时 PCAP** — 捕获运行时即可下载分析，无需停止抓包
-3. **双重知识源** — 外部仓库提供协议预定义知识，本地 tshark field registry 提供精确字段名
-4. **安全前置** — tshark 字段名预验证，避免无效字段导致执行失败