Together Open Data ScientistOffene-Source-ReAct-Agent, der Python läuft, um Daten zu erkunden, Modelle zu bauen und Analyseberichte zu generieren

Together Open Data Scientist ist ein Open-Source-, KI-gestützter Datenanalyse-Agent, der von Together AI auf GitHub veröffentlicht wurde. Er folgt dem ReAct-Framework (Reasoning + Acting), das zwischen Sprachmodell-Schlussfolgerungsschritten und konkreter Python-Codeausführung abwechselt, um End-to-End-Datenwissenschaftsaufgaben wie das Erkunden von Datensätzen, das Berechnen von Zusammenfassungsstatistiken, das Erstellen von Modellen und das Produzieren detaillierter schriftlicher Analyseberichte durchzuführen. Der Agent kann Python in einem von zwei Modi ausführen. Der "interne" Modus führt Code lokal in einem Docker-Container aus, was für die lokale Entwicklung durch einen einzelnen Benutzer geeignet ist, während der "tci"-Modus die Ausführung an den Together Code Interpreter (TCI) auslagert, eine Cloud-Sandbox, die über die Together AI API zugänglich ist. Benutzer können ein Datenverzeichnis für die automatische Aufnahme hochladen, eine maximale Anzahl von Denkiterationen festlegen und auswählen, welches zugrunde liegende Modell den Agenten antreibt — DeepSeek-V3 ist der Standard, aber Llama-Modelle und andere, die über die Together-Plattform verfügbar sind, können angegeben werden. Es wird als pip-installierbares Paket (open-data-scientist) vertrieben und bietet sowohl eine Kommandozeilen-Schnittstelle als auch eine Python-API. Die CLI unterstützt Optionen wie --write-report zum Generieren eines Markdown-Analyseberichts, --save-trace zum Protokollieren der vollständigen Abfrage- und Ausführungsspur sowie die Wiederverwendung von Sitzungen über Sitzungs-IDs. Die Python-API konzentriert sich auf eine ReActDataScienceAgent-Klasse, die eine Aufgabe in natürlicher Sprache entgegennimmt und Ergebnisse zurückgibt. Das Projekt ist ausdrücklich als experimentelle Software gekennzeichnet. Da sämtlicher Code und sämtliche Analysen KI-generiert sind, können Ausgaben Fehler oder suboptimale Ansätze enthalten und sollten am besten als Ausgangspunkt für Erkundung und Lernen behandelt werden und nicht als Grundlage für produktive Entscheidungsfindung. Die Betreuer betonen, dass menschliche Aufsicht und Validierung erforderlich sind, insbesondere für kritische Geschäfts- oder Forschungsanwendungen. Im Vergleich zu kommerziellen KI-Datenanalyse-Assistenten wie ChatGPTs Advanced Data Analysis oder Notebook-Copiloten unterscheidet sich Together Open Data Scientist dadurch, dass es vollständig Open Source ist, selbst gehostet werden kann, modellunabhängig innerhalb des Together-Ökosystems ist und in der Lage ist, viele Code-Ausführungsschritte autonom zu verketten, um einen vollständigen Bericht zu erstellen, anstatt eine einzelne Antwort zu geben.