SLayer: Открытый семантический слой для ИИ-агентов, обучающийся на запросах

SLayer — это открытый семантический слой, предназначенный для AI-агентов, чтобы запрашивать базы данных, управлять моделями данных и совершенствоваться со временем с помощью запоминания на естественном языке. Он располагается между вашей базой данных и агентами (или внутренними инструментами), предоставляя структурированный DSL для мер, измерений и фильтров, избегая беспорядка, который возникает при использовании сырого SQL, генерируемого LLM.

Ключевые особенности из источника

• Автоматическое создание моделей на основе интроспекции схемы базы данных для быстрого старта.
• Изменение моделей в рантайме: агенты могут редактировать столбцы/меры или создавать новые модели на лету из SQL или других моделей.
• Память на естественном языке: сохранение и извлечение воспоминаний, связанных с моделями, столбцами или запросами, для формирования базы знаний.
• Встраиваемость: запускается внутри процесса как Python-модуль или бессерверно через CLI; не требуется сервер.
• Обнаружение и обработка дрейфа схемы — агенты могут адаптироваться к изменяющимся структурам таблиц.
• Выразительный DSL поддерживает многоэтапные запросы, пользовательские агрегации, временные сдвиги и объединение метрик из нескольких моделей.
• Несколько интерфейсов: MCP (stdio и SSE), REST API, CLI и Python-клиент для работы с датафреймами.
• Пока нет кэширования или предварительной агрегации — отмечено как ограничение; в планах.

Примеры быстрого старта

Установка через uv:

uv tool install motley-slayer
slayer

Мгновенная демонстрация с встроенным Jaffle Shop DuckDB:

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

Подключение к Claude Code через stdio MCP (бессерверно):

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

Запрос через REST API:

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

Список моделей:

curl http://localhost:5143/models

Использование Python-клиента:

from slayer.client.slayer_client import Slay

Для кого это

Разработчики, создающие AI-чатботы для анализа данных, агентные приложения или любые инструменты, где агентам необходимо итеративно исследовать базы данных и учиться на прошлых запросах.

Документация: motley-slayer.readthedocs.io