Together Open Data Scientist logo

Together Open Data ScientistОтворен източник реагиращ агент ReAct, който използва Python за изследване на данните, създаване на модели и генериране на аналитични отчети

4.3 (4)
Daniel NikulshynПрегледано от Daniel Nikulshyn·Актуализирано юни 2026 г.

Преглед

Together Open Data Scientist е отворен код, използващ AI мощности агент за анализ на данни, пуснат на GitHub от Together AI. Той следва рамката ReAct ( Reasoning + Acting ), измествайки се между ползването на език модели за изводи и изпълнение на реални Python код в конечните етапи за провеждането на задачи на данните, като обхождането на данните, изчисляването на обща статистика, създаването на модели и въвеждането на подробен написан отчет за анализа на данните. Агентът може да изпълнява Python в един от двата начина. "вътрешният" режим изпълнява код локално в контейнер Docker, който е подходящ за еднодушна вътрешна разработка, докато "TCI" режима изпраща изпълнението в Together Code Interpreter (TCI), облакова зона за създаване на sandbox, достъпна чрез Together AI API. Използватели могат да изкачат директория с данни за автоматично абсорбираѾ, да зададат максимално число на итерации на рационален анализ и да избират кой вътрешен модел управлява агента - DeepSeek-В3 е默认ен, но Llama модели и други достъпни чрез платформата на Together могат да бъдат зададени. Отивай по-дistribuirano като pip-установка пакет (open-data-scientist) и съдържа оба команден интерфейс и Python API. CLI поддържа опции като --write-report за генериране на Markdown извешта за анализа, --save-trace за записване на пълния запитване и изпълнителен триъгълник и повторно ползване на сесия чрез ID на сесията. Python API се фокусира по ReActDataScienceAgent клас, който приема естественоязичен задача и връща резултати. Проектът е експлицитно означаван като експериментално софтуер. защото всички код и анализи са генерирани от AI, излезите може да съдържат грешки или субоптимальни подходи и е препоръчително да се третират като начало за изследване и обучение, а не като решения за производствени цели. съdržателите подчертават, че човешка надзор и валидация са необходими, особено за важни бизнес или изследователски приложения. Сравнено с комерсиалните асистенти за анализ на данни от AI като Advanced Data Analysis на ChatGPT или копилотите в лаптопите, Together Open Data Scientist се различава с еднакво източник, самохостинг, независимост от моделите в екосистемата на Together и способност да саморъководи по множество стъпки за изпълнение на код спрямо завършен доклад, а не единствено на едноотговоръчна цел.

Ключови функции

  • Цикъл на реагиране и реагиране на агента ReAct
  • Две режими на изпълнение: местен Docker или Together Code Interpreter облачен
  • Автоматично зареждане на каталога с данни за анализа
  • Генерация на отчети във формат Markdown с --write-report
  • Конфигурируеми модели и максимален брой итериращи се за логичното мислеене
  • Командна строка и програмиращия Python API
  • Ключови функции:

Цени

Модел
Free
Оценка
4.3 / 5 (4)

Случаи на употреба

Автоматизирана изследователска експлорация на датасета

Изпълнява се агентът върху нов датасет, като извършва експлоративна анализа във Python и дава детаљен отчет на намеренията.

Помощ при създаването на модели

Използвайте агента за да се прототипира и се създаде машинен учен модел върху данныхата, върху един местен компютър или в облачната среда в зависимост от изискванията за изчисление

Генерация на отчети във форма на писмен анализ

Генерира детаљен написан отчет, който анализира данните и резултатите от възпроизвежданите модели, за целите на потребителите.

Python обичаи за работи по данни

Испълнява Python-базирани задачи за данни, изпълнени на местен компютър или в облачната среда, в съответно на потребимите за изчисленията от тях

Плюсове и минуси

Плюсове

  • Отворен източник и само-домакиняване
  • Изпълнява истински Python код местно чрез Docker или в облачния TCI
  • Модел-агностичен, с настройваема основа LLM и брой итериращи се
  • CLI и Python API, плюс автоматични отчети и следене
  • Ограничения и недостатъци
  • Предиизберете експериментален. Кодирано от AI може да съдържа грешки
  • Трябва човешки превиждание и не е подхвърляно за производства решения
  • Докерският режим има изолация и ограничения за сигурност
  • Прикован към ключ на Together AI за облачна изпълнение

Минуси

  • Използват се експериментални данни; кода на AI-машина може да съдържа грешки
  • Търпи ревизия от човек и не е уместен за решения за производство
  • Докерска мода има ограничения на изолацията на сесията и сигурността
  • Обвързан е с ключ за API на Together AI за изпълнение в облак

Рекорд от битки

В 6 битки в Пантеона.

2
1-во
1
2-ро
1
3-то

Last 5 battles

Отзиви

4.3

Средно от 4 оценки.

5
1
4
3
3
0
2
0
1
0

Влез, за да оставиш отзив.

VN

Victor Nguyen

Apr 23, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and the value for money is strong. The integrations fits neatly into how we already work, and the automation removed a step we used to do by hand. A few rough edges remain, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Kwame Mensah

Kwame Mensah

Apr 12, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the API — handled better than most — and it is genuinely easy to set up. A few rough edges remain is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Liam O’Connor

Liam O’Connor

Nov 5, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The API is exactly what I needed, and it saves real time. I do wish the docs could be deeper, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

DF

Diego Fernández

Sep 24, 2025

Does the job

Pretty happy overall. The core workflow just works and support is responsive. The docs could be deeper can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Въпроси

What output does the tool generate and how can I retrieve it?

After analysis, the agent can generate a markdown report using the `--write-report` flag, and it also produces a trace of the reasoning steps. Both the report and trace are saved to your working directory, making it easy to review the results and the code that was executed.

Asked by Julia Steiner · Aug 21, 2025

Can I customize the language model or limit the reasoning steps?

Yes. The agent is model‑agnostic; you can specify any compatible LLM for the reasoning part and set a maximum number of ReAct iterations, allowing you to control how many reasoning‑and‑acting cycles the agent performs on a task.

Asked by Sami Virtanen · Aug 6, 2025

What are the requirements for using the cloud (TCI) execution mode?

To use the "tci" mode you need a valid Together AI API key, which authenticates requests to the Together Code Interpreter service. The service runs your code in a managed cloud sandbox, so no local Docker installation is required.

Asked by Ines Fernandes · Jul 23, 2025

How does the execution mode choice affect where my Python code runs?

Together Open Data Scientist offers two modes: "internal" runs the generated Python inside a local Docker container for single‑user development, while "tci" sends the code to Together Code Interpreter, a cloud sandbox accessed via the Together AI API. Choose Docker for full local control; choose TCI for cloud execution without local Docker setup.

Asked by Hasan Demir · Jun 15, 2025

Задай въпрос

Алтернативи на АИ Дата Анализатори

Anamap interface preview
AnamapАИ Дата Анализатори

Интелектът на AI анализират данните от GA4 или Amplitude, за да обясни промени в продукта и метриките на растеж и да препоръча следващи стъпки

5.0 (4)
2Paid
Edexia interface preview
EdexiaАИ Дата Анализатори

Асистент за оценяване и отзиви на AI за английски език на ИБ и австралийски програми по образование, обучен на стандарти за оценяване на учителите

4.8 (5)
3Freemium
Shortcut (Excel AI) interface preview
Shortcut (Excel AI)АИ Дата Анализатори

АИ агент на Excel, който създава и редактира таблици, модели и анализи през чат и нативна добавка на Excel

4.8 (4)
3Freemium
MinusX interface preview
MinusXАИ Дата Анализатори

Агент за разчет на данни в AI вграден във вашия съществуващ инструмент за аналитика

4.8 (4)
3Freemium
Trinka AI interface preview
Trinka AIАИ Дата Анализатори

АИ грамотен помагач за автори в академичните и техническите области.

4.8 (4)
2Freemium
Model ML interface preview
Model MLАИ Дата Анализатори

Съвършен workspace за изследвания и изследвания в финансовите услуги.

4.6 (5)
3Contact
Fyva AI interface preview
Fyva AIАИ Дата Анализатори

Копилот за AI, който помага на анализаторите да съставят справки за еквити по филингите и данните за пазара.

4.5 (4)
2Freemium
SigTech MAGIC logo
SigTech MAGICАИ Дата Анализатори

АИ агенти за квантифицирана финансова изследване, анализа и тестване на стратегии

4.3 (4)
3Contact