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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个基于NetBox API的AI辅助网络管理工具，实现以下功能：1. 自动发现网络设备并导入NetBox数据库；2. 根据网络拓扑自动生成最优配置；3. 实时监控设备状态并预测潜在故障；4. 提供自然语言交互界面查询网络信息。使用Python开发，集成机器学习算法进行异常检测，输出可视化网络拓扑图和设备状态报告。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在当前的网络运维工作中，手动管理大量网络设备不仅耗时耗力，还容易出错。最近我尝试将NetBox与AI技术结合，开发了一套自动化网络管理工具，效果非常不错，这里分享下实现思路和关键点。

1. 整体架构设计 这个工具的核心是通过NetBox API作为数据中枢，结合Python开发的AI模块实现智能化管理。主要分为四大功能模块：设备自动发现、配置自动生成、状态监控预警和自然语言查询。所有数据最终都会在NetBox中统一存储和管理。

2. 设备自动发现实现 利用Python的异步IO特性开发了网络扫描模块，可以自动探测子网内的设备。扫描到设备后，通过SNMP协议获取设备基本信息，然后调用NetBox API将这些信息结构化地存入数据库。这里特别注意了对不同厂商设备的兼容性处理。

3. 智能配置生成 这个模块是最有意思的部分。通过分析NetBox中的网络拓扑数据，使用图算法计算出最优配置方案。AI模型会根据历史配置数据学习最佳实践，为每台设备生成符合其角色和位置的标准配置。生成的配置可以直接推送到设备，也可以先人工审核。

4. 实时监控与预测 监控模块会定期从设备采集性能指标，存入时序数据库。通过集成轻量级机器学习模型，实现了异常检测功能。当某个指标出现异常波动时，系统能提前预警，避免故障发生。所有告警都会关联到NetBox中的对应设备记录。

5. 自然语言交互 为了让非技术人员也能方便查询网络信息，集成了大型语言模型。用户可以用自然语言提问，比如"展示机房A的所有交换机"，系统会解析查询意图，从NetBox获取数据后以图文形式呈现。

在开发过程中，有几个关键点需要注意：首先是NetBox API的速率限制，需要合理设计请求队列；其次是AI模型的轻量化，要确保在生产环境中能高效运行；最后是安全考虑，所有自动配置变更都需要有审核机制。

这个项目最让我惊喜的是InsCode(快马)平台的一键部署功能。将项目打包后，可以快速部署成一个Web服务，团队成员都能通过浏览器访问使用。整个过程不需要操心服务器配置，特别适合快速验证想法。

通过这次实践，我发现AI和NetBox的结合确实能大幅提升网络管理效率。下一步计划加入更多预测性维护功能，比如基于设备寿命预测更换时间。如果你也在做类似项目，不妨试试这个方案，相信会有不错的收获。

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