# 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