ghcr.io/canner/wren-ai-service:main-0642f41

面向业务数据的AI智能体开放上下文层

您的智能体不理解数据含义？我们来解决。

📣 2026-05-07 — Wren Engine 已合并至本仓库的 core/ 目录下。原 Canner/wren-engine 仓库已归档。原 WrenAI GenBI 应用保留在 https://github.com/Canner/WrenAI/tree/legacy/v1 分支（标签 v1-final）。https://github.com/Canner/WrenAI/discussions/2205

WrenAI 是什么

WrenAI 是开放上下文层，为您的智能体提供数据库模式无法提供的能力：业务语义、示例、记忆、治理，以及即将支持的——存储在文档、维基和聊天记录中的非结构化企业知识。专为您已在使用的智能体框架构建。

为什么智能体构建者选择 WrenAI

• 默认开放 — 核心、SDK 和技能均通过 Apache-2.0 许可证开源。
• 为 AI 智能体打造 — 技能、智能体架构、上下文检索均为一级功能。提供工程师已在使用的智能体框架 SDK。
• 正确性为基本要素 — 丰富的模式检索、干计划验证、带提示的结构化错误、值分析、评估运行器。智能体负责编排；跟踪记录存在于智能体的推理过程中。
• 可审查、可复现的上下文 — 每个定义、示例和映射均可版本化并关联证据。对 Git 友好。
• 兼容现有技术栈 — 数据仓库、转换管道、现有语义层。无需维护额外工具。

使用与不使用 Wren AI 的对比

智能体无处不在：Claude Code、Cursor、***、Aider、LangChain 管道、Pydantic AI 流程、内部 copilots、面向客户的应用。它们都不应从零重新发现您的业务逻辑。借助 Wren AI 这一"上下文层"，它们通过独立的共享接口进行查询，可供所有智能体和人员使用，而非局限于单一供应商的 UI 和架构。

快速入门

WrenAI 默认由智能体驱动：只需安装一次技能包，然后让您的 AI 编码智能体（Claude Code、Openclaw、Hermes、Codex 等）处理其余工作——Python 依赖、数据库连接、项目脚手架和首次查询。

1. 安装技能包

技能是工作流指南，用于指导 AI 编码智能体（Claude Code、Openclaw、Hermes、Codex 等）为您驱动 Wren CLI。

npx skills add Canner/WrenAI --skill '*'

已安装多个 AI 编码智能体并希望所有智能体都能使用这些技能？传递 --agent '*'：

npx skills add Canner/WrenAI --skill '*' --agent '*'

或通过安装脚本：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Canner/WrenAI/main/skills/install.sh | bash

参见 技能参考 了解已安装的完整技能列表及各技能功能。

2. 让智能体完成设置

在项目目录中打开智能体并请求：

使用 /wren-onboarding 技能安装并设置 Wren AI。

智能体将检查您的环境、安装 wrenai、创建连接配置文件、搭建项目脚手架并运行首次查询——全程自动化。

3.（可选）丰富项目内容

入职流程完成后，为项目添加数据库模式无法承载的业务上下文：

在 grill 模式下使用 /wren-enrich-context 技能。

两种模式：grill（逐题询问，您全程参与）或 auto-pilot（智能体读取 /raw/ 目录并生成建议）。两种模式均会写入 MDL、指令、查询和记忆——全部可审查，全部对 Git 友好。

4. 提问

# 提出任意问题
"本季度销售额排名前十的客户是谁？"

或直接用自然语言向智能体提问——它将使用上下文层解析模式、回忆类似过往查询并编写符合治理要求的 SQL。

想在没有自有数据库的情况下试用？ 让智能体使用内置的 jaffle_shop 示例数据集运行 /wren-onboarding——流程相同，但您将在几分钟内完成端到端的真实数据仓库查询。

两大核心流程：快速搭建，深度丰富

/wren-onboarding # 从数据库搭建 Wren 项目（智能体驱动）
/wren-enrich-context # 单一技能，两种模式：（开发中）
# grill — 逐题询问，您全程参与
# auto-pilot — 智能体读取 /raw/ 目录并生成建议
wren ask "..." # 通过上下文层查询

初始阶段快速上手。需要时深度定制。始终可审查且对 Git 友好。

包含内容

• 建模定义语言（MDL） — 模型、列、关系、视图、立方体、指标、行级/列级访问控制（RLAC / CLAC）
• 引擎 — 基于 Apache DataFusion，支持 22+ 数据源
• 记忆与示例 — 基于 LanceDB，混合检索，可版本化
• 智能体 SDK — wren-langchain（LangChain / LangGraph）、wren-pydantic；其他技术栈的参考 Python 集成
• 受治理的执行原语 — 函数、干计划、行限制、访问控制

后续规划

• 上下文丰富技能 — /wren-enrich-context（grill + auto-pilot 模式）在 MDL、指令、查询和记忆中强化
• 端到端正确性原语 — 值分析、丰富检索、结构化错误、黄金评估运行器
• 智能体原生分发 — 主流智能体框架的一级 SDK；参见 https://github.com/Canner/WrenAI/discussions 了解优先开发内容
• 完整治理执行 — 审计日志、速率限制、审批工作流、数据流检查器

完整路线图和设计说明：参见 愿景文档。

文档

• 快速入门 — 从技能安装到获取第一个答案
• 概念 — 什么是上下文、什么是 MDL、记忆如何工作
• 连接数据库 — Postgres、BigQuery、***、DuckDB 等
• 智能体 SDK — 现有功能及后续规划

社区

• 💬 *** — 与团队和其他构建者交流
• 🐙 https://github.com/Canner/WrenAI/discussions — 设计讨论、RFC、长线程交流
• 🐦 *** / X — 发布说明和简短更新
• 🗞 博客 — 愿景、事后分析、深度探讨

贡献

我们公开开发。问题、PR、连接器贡献、SDK 集成、文档修复——均欢迎。

• 贡献者指南
• 连接器生态系统计划 — 三级所有权：官方、社区认证、社区所有
• 架构图 — 找到适合您修改的位置
• 寻找入门点？尝试 https://github.com/Canner/WrenAI/labels/good%20first%20issue 标签。

项目结构 — 点击展开

core/
wren-core/ Rust 语义引擎（Apache DataFusion）
wren-core-base/ 共享清单类型 + MDL 构建器
wren-core-py/ Python 绑定（PyPI: wren-core）
wren-core-wasm/ WebAssembly 构建（npm: wren-core-wasm）
wren/ Python SDK 和 CLI（PyPI: wrenai）
wren-mdl/ MDL JSON 模式
sdk/
wren-langchain/ 参考智能体 SDK 集成
skills/ 用于上下文创作的智能体技能
docs/ 模块文档
examples/ 示例项目

贡献者

许可证

Apache 2.0。参见 LICENSE。

与我们共同构建上下文层。

如果 WrenAI 对您有帮助，请点个 ⭐ — 这对我们的发展真的很重要！

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