ghcr.io/canner/wren-ui:0.20.1

开源 GenBI：面向 AI 智能体的生成式商业智能

您的智能体可基于真正可信的上下文层，从任何数据库生成、部署和治理仪表板。

📣 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。早期的 WrenAI GenBI 应用（基于 Docker 的聊天优先 BI 产品）现保留在 https://github.com/Canner/WrenAI/tree/legacy/v1 分支（标签 v1-final），并更名为 Wren GenBI Classic；详见下方关于“GenBI”名称的说明。https://github.com/Canner/WrenAI/discussions/2205

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WrenAI 是什么

WrenAI 是开源 GenBI 引擎：它让 AI 智能体能够生成、部署和治理商业智能，从 SQL 答案到可共享仪表板，覆盖 22+ 数据源。

输出之所以可信，在于其底层的开放上下文层——它为智能体提供了模式（schema）无法提供的信息。这包括业务语义、已批准定义、示例、记忆和治理规则，以及存储在文档、维基和聊天记录中的非结构化企业知识。生成式 BI 的质量取决于其依赖的上下文，而 Wren 正是这样的上下文层，可被您运行的所有智能体审查和复用。

GenBI 的三大核心：生成 · 部署 · 认知

• 生成：智能体将业务问题转化为受治理的 SQL 和图表。模式感知检索、MDL 规划、干计划验证和结构化错误确保结果准确，而非看似合理的错误。
• 部署：通过 wren-core-wasm 将任何答案转化为可共享的浏览器端仪表板，只需一条命令即可部署到您自己的 Vercel 或 Cloudflare Pages 账户。
• 认知：确保所有结果准确的知识存储在可版本化、关联证据的文件中：语义模型（MDL）、企业定义（instructions.md）以及成功案例记忆。可审查、Git 友好，不再局限于某一供应商的界面内。

为什么智能体构建者选择 WrenAI

• 端到端生成式 BI：不只是文本转 SQL。生成答案、部署仪表板、分享 URL，全部由您已在使用的智能体驱动。
• 内置知识管理：业务含义、已批准定义和经过验证的示例被捕获为可审查、版本控制的上下文，而非隐藏在提示词中。
• 默认开源：核心、SDK 和技能均基于 Apache-2.0 许可证开源。
• 以正确性为基本要素：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，推理过程可追溯。
• 构建于现有技术栈之上：数据仓库、转换管道、您现有的语义层。无需维护额外工具。

Wren 对比分析

适合使用 Wren 的场景

• 您希望 AI 智能体生成可信的商业智能（答案和仪表板），而非仅生成看似合理的 SQL。
• 您的业务逻辑（定义、枚举、单位、已批准连接）存储在数据库之外，导致智能体频繁出错。
• 您需要开放、可审查且版本可控的上下文，供所有智能体和人员使用，而非受限于单一供应商的界面。

如果以下情况，可跳过 Wren：仅需从单个 CSV 生成一次性图表，或满足于让智能体无治理地猜测 SQL。

快速入门

WrenAI 设计为智能体驱动：安装 CLI、为 AI 客户端安装单文件发现存根，然后让 AI 智能体驱动后续流程。工作流指南内置在 CLI 中，按需提供，确保内容始终与已安装版本匹配。

1. 安装 CLI

pip install wrenai # 核心（包含 DuckDB）
pip install "wrenai[postgres,memory]" # 根据需要添加特定数据源和内存扩展

[!NOTE] 中国大陆用户提示：如果 pip install 速度慢或失败，可使用清华镜像：

> pip install wrenai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
>

如果 HuggingFace 模型下载超时，运行 CLI 前添加 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com。

2. 为 AI 客户端安装发现存根

npx skills add Canner/WrenAI # 自动检测 Claude Code、Cursor、Cline、Codex 等

该存根约 50 行代码。它教会您的智能体通过 wren skills get 获取工作流指南，并通过 wren ask " " --guided|--direct 获取结构化提示，其他功能均通过 CLI 实现。

3. 让智能体完成初始设置

在项目目录中打开智能体，输入类似以下内容：

"使用 Wren 设置我的 Postgres 数据库。"

智能体将运行 wren skills get onboarding，逐步遵循指南，检查环境，创建连接配置文件，搭建项目框架，并执行首次查询。

4.（可选）丰富项目：认知环节

初始设置完成后，输入：

"使用 raw/ 中的业务上下文丰富我的 Wren 项目。"

智能体将运行 wren skills get enrich-context，并遵循指南以 grill 模式（一次一个问题）或 自动模式（智能体读取 /raw/ 并提出建议）执行。两种模式均会写入 MDL、说明文档、查询和记忆，所有内容均可审查且 Git 友好。

5. 提问：生成环节

"本季度按销售额排名的前 10 位客户是谁？"

智能体将获取 MDL 上下文，回忆类似的历史查询，编写受治理的 SQL，并通过 wren query 执行。

6. 构建并部署仪表板：部署环节

"将其转换为可筛选和分享的交互式仪表板，并部署到 Vercel。"

智能体将运行 wren skills get genbi，基于项目上下文构建浏览器端 GenBI 应用，本地预览后部署到您自己的 Vercel 或 Cloudflare Pages 账户，返回一个实时、可分享的 URL。详见 构建并部署 GenBI 应用指南。

不想使用自己的数据库？ 让智能体使用内置的 jaffle_shop 示例数据集。相同流程，几分钟内即可端到端查询真实数据仓库。

先掌握基础，再深入进阶

# 第 1 天（智能体驱动）
wren skills get onboarding # 工作流指南：设置项目 + 首次查询（生成）
wren skills get enrich-context # 工作流指南：添加业务上下文（认知）
wren skills get genbi # 工作流指南：构建并部署仪表板（部署）

# 日常使用
wren query --sql '...' # 通过 MDL 语义层查询
wren ask " " --guided # 为能力较弱的智能体包装问题
wren ask " " --direct # 为能力较强的智能体包装问题

初期快速上手，需要时深入使用。始终可审查且 Git 友好。

包含组件

• 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
• GenBI 仪表板：智能体构建的浏览器端应用，由 wren-core-wasm 提供支持，可部署到 Vercel / Cloudflare Pages
• 知识与记忆：版本控制的 instructions.md 和 queries.yml 中的业务含义，以及用于回忆的本地 LanceDB 记忆索引（混合检索）
• 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

• 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流 SDK；查看 https://github.com/Canner/WrenAI/discussions 了解下一步优先事项
• 完整的受治理执行：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 介绍。

关于“GenBI”名称的说明

“GenBI”现在指此开源生成式 BI 能力：智能体基于 Wren 上下文层生成受治理的答案并部署仪表板。早期的 Wren AI GenBI 应用（基于 Docker 的聊天优先 BI 产品）现更名为 Wren GenBI Classic，保留在 https://github.com/Canner/WrenAI/tree/legacy/v1 分支（无新功能或安全修复）。如需该经典体验的维护版托管服务，参见 Wren AI Commercial。

文档

• 快速入门：从技能安装到首次获得答案
• 构建并部署 GenBI 应用：生成仪表板并部署
• 概念：上下文是什么、MDL 是什么、记忆如何工作
• 连接数据库：Postgres、BigQuery、***、DuckDB 等
• 智能体 SDK：当前已发布内容和后续规划

社区

• 💬 ***：与团队和其他构建者交流
• 🐙 https://github.com/Canner/WrenAI/discussions%EF%BC%9A%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%AE%A8%E8%AE%BA%E3%80%81RFC%E3%80%81%E9%95%BF%E7%BA%BF%E7%A8%8B
• 🐦 *** / X：发布说明和简短更新
• 🗞 博客：愿景、事后分析、深度探讨

贡献

我们开源构建。问题、PR、连接器贡献、SDK 集成、文档修复均受欢迎。

• 贡献者指南
• 连接器生态计划：三级所有权（官方、社区认可、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/ 用于上下文编写的智能体技能
docs/ 模块文档
examples/ 示例项目

贡献者

许可证

Apache 2.0。参见 LICENSE。

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与我们一起构建开源 GenBI。

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