Canner/WrenAI

何を解決するか

WrenAIは、ビジネスデータベースと対話するAIエージェントが信頼できない、または誤ったSQLクエリを生成する問題に対処します。これは、承認されたビジネス定義、メトリクス、企業の知識を使用するようにエージェントを保証する、管理されたセマンティックレイヤーとAIコンテキストレイヤーを提供することで解決されます。Rawなデータベーススキーマに基づく推測ではなく、ビジネスの真実に基づいたクエリを実現します。

動作方法

WrenAIは、既存のデータウェアハウスおよび変換パイプラインの上に配置されるエンジンです。モデリング定義言語（MDL）を使用して、レビュー可能でバージョン管理可能なモデル、キューブ、メトリクスのセマンティックレイヤーを作成します。これに、メモリ、例、および非構造化知識（例：Wiki）からなるAIコンテキストレイヤーを組み合わせて、エージェントを導く仕組みです。22以上のサポート対象データソースで、実行前に正しいかつ管理されたSQLが生成されることを保証するため、ドライプラン検証と構造化エラーを使用しています。

対象ユーザー

AIエージェントが信頼できるビジネスインテリジェンス（BI）を生成し、管理されたテキストからSQLへの変換や共有可能なダッシュボードを提供したいエージェント開発者およびデータチーム向けに設計されています。特定のベンダーのUIにビジネスロジックをロックしないように設計されています。

主な特徴

• 管理されたテキストからSQLへの変換：セマンティックレイヤーを使用して、スキーマの推測ではなくビジネスの真実に基づいたクエリを保証します。
• エージェント駆動のワークフロー：CLIとディスカバリースタブを提供し、AIエージェント（例：Claude CodeやCursor）がプロジェクトをセットアップし、コンテキストを拡張し、クエリを実行できるようにします。
• GenBIダッシュボード：エージェントがブラウザ側のダッシュボードを生成・デプロイでき、VercelやCloudflare Pagesなどのプラットフォームに展開可能です。
• オープンでバージョン管理可能：セマンティックレイヤー（MDL）とコンテキストはGit対応でレビュー可能。
• 広範な接続性：Apache DataFusionベースのエンジンにより、BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、DuckDBなど22以上のデータソースをサポート。