SLayer : une couche sémantique open source pour les agents IA qui apprend des requêtes

SLayer est une couche sémantique open-source conçue pour que les agents IA puissent interroger des bases de données, gérer des modèles de données et s'améliorer au fil du temps grâce à des mémoires en langage naturel. Elle se situe entre votre base de données et vos agents (ou outils internes), fournissant un DSL structuré pour les mesures, dimensions et filtres, évitant ainsi le désordre du SQL brut généré par les LLM.

Principales fonctionnalités

• Création automatique de modèles à partir de l'introspection du schéma de la base de données pour un démarrage à chaud.
• Édition de modèles en cours d'exécution : les agents peuvent modifier des colonnes/mesures ou créer de nouveaux modèles à la volée à partir de SQL ou d'autres modèles.
• Mémoires en langage naturel : enregistrer et récupérer des souvenirs liés à des modèles, colonnes ou requêtes pour former une base de connaissances.
• Intégrable : s'exécute in-process comme module Python ou sans serveur via CLI ; aucun serveur requis.
• Détection et gestion de la dérive de schéma – les agents peuvent s'adapter à l'évolution des structures de table.
• DSL expressif supporte les requêtes multi-étapes, les agrégations personnalisées, les décalages temporels et la combinaison de métriques issues de plusieurs modèles.
• Interfaces multiples : MCP (stdio et SSE), API REST, CLI et client Python pour dataframes.
• Pas encore de cache ni de moteur de pré-agrégation – noté comme limitation ; prévu dans la feuille de route.

Exemples de démarrage rapide

Installation via uv :

uv tool install motley-slayer
slayer

Démo instantanée avec Jaffle Shop DuckDB intégré :

uvx --from 'motley-slayer[all]' slayer serve --demo

Connexion à Claude Code via stdio MCP (sans serveur) :

claude mcp add slayer -- uvx --from motley-slayer slayer mcp --demo

Requête via API REST :

curl -X POST http://localhost:5143/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"source_model": "orders", "measures": ["*:count"], "dimensions": ["status"]}'

Liste des modèles :

curl http://localhost:5143/models

Utilisation du client Python :

from slayer.client.slayer_client import Slay

À qui cela s'adresse

Développeurs construisant des chatbots analystes de données IA, des applications agentiques ou tout outil où les agents doivent explorer des bases de données de manière itérative et apprendre des requêtes passées.

Documentation : motley-slayer.readthedocs.io