OlympHill
Together Open Data Scientist logo

Together Open Data ScientistOpen-source ReAct-agent die Python uitvoert om data te verkennen, modellen te bouwen en analyserapporten te genereren

4.3 (4)
Daniel NikulshynBeoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt juni 2026

Overzicht

Together Open Data Scientist is een open-source, AI-gepowered data-analyseagent die door Together AI op GitHub is uitgebracht. Het volgt het ReAct-framework (Reasoning + Acting), dat afwisselend tussen taalmodel-redenering en concrete Python-code-uitvoering om end-to-end datavisietaken uit te voeren, zoals het verkennen van datasets, het berekenen van samenvattende statistieken, het bouwen van modellen en het produceren van gedetailleerde schriftelijke analyserapporten. De agent kan Python uitvoeren in één van twee modi. De "internal" modus voert code lokaal uit binnen een Docker-container, wat geschikt is voor lokale ontwikkeling door één gebruiker, terwijl de "tci" modus de uitvoering uitbesteedt aan Together Code Interpreter (TCI), een cloud-sandbox die toegankelijk is via de Together AI API. Gebruikers kunnen een gegevensmap uploaden voor automatische verwerking, een maximaal aantal iteraties voor het redeneren instellen en kiezen welk onderliggend model de agent aandrijft — DeepSeek-V3 is de standaard, maar Llama-modellen en andere modellen die beschikbaar zijn via het Together-platform kunnen worden opgegeven. Het wordt gedistribueerd als een pip-installeerbaar pakket (open-data-scientist) en biedt zowel een opdrachtregelinterface als een Python API. De CLI ondersteunt opties zoals --write-report om een Markdown-analyse rapport te genereren, --save-trace om de volledige query en uitvoeringsspoor vast te leggen, en hergebruik van sessies via sessie-ID's. De Python API is gericht op een ReActDataScienceAgent klasse die een taak in natuurlijke taal neemt en resultaten retourneert. Het project is expliciet gelabeld als experimentele software. Omdat alle code en analyse door AI wordt gegenereerd, kunnen uitvoerresultaten fouten of suboptimale benaderingen bevatten en het beste worden behandeld als een uitgangspunt voor verkenning en leren in plaats van productiebeschikking. De onderhoudsbeheerders benadrukken dat menselijk toezicht en validatie vereist zijn, vooral voor kritische bedrijfs- of onderzoeks toepassingen. In vergelijking met commerciële AI-data-analyse-assistenten zoals ChatGPT's Advanced Data Analysis of notebook-copilots, onderscheidt Together Open Data Scientist zich doordat het volledig open source is, zelf kan worden gehost, modelonafhankelijk is binnen Together's ecosysteem en in staat is om vele code-uitvoeringsstappen autonoom te koppelen naar een compleet rapport in plaats van één enkel antwoord.

Belangrijkste functies

  • ReAct-redenering- en actieloop
  • Twee uitvoeringsmodi: lokale Docker of Together Code Interpreter-cloud
  • Automatische upload van gegevensdirectory voor analyse
  • Markdown-rapportgeneratie met --write-report
  • Configureerbaar model en maximum aantal redeneringsiteraties
  • Command-line interface en programmeerbare Python-API

Prijs

Model
Free
Beoordeling
4.3 / 5 (4)

Toepassingen

Geautomatiseerde datasetverkenning

Voer de agent uit op een nieuwe dataset om verkennende data-analyse uit te voeren met Python en ontvang een gedetailleerd rapport van bevindingen.

Modelbouwondersteuning

Gebruik de agent om prototypes en machine learning-modellen te bouwen op uw gegevens, lokaal of in de cloud.

Analyserapportgeneratie

Genereer gedetailleerde geschreven analyse-rapporten die datasetinzichten en modelresultaten voor belanghebbenden samenvatten.

Lokale of cloud-Python-workflows

Voer Python-gebaseerde datawetenschaptaken flexibel uit op een lokale machine of in cloud-omgevingen, afhankelijk van de rekentermijnen.

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

  • Open source en zelf-hostbaar
  • Voert echte Python-code uit lokaal via Docker of in de cloud via TCI
  • Model-onafhankelijk, met configureerbare onderliggende LLM en iteratiecount
  • CLI en Python-API, plus automatische rapport- en trace-generatie

Minpunten

  • Explorant; door AI gegenereerde code kan fouten bevatten
  • Vereist menselijke beoordeling en is niet geschikt voor productiebeschikkingen
  • Docker-modus heeft sessie-isolatie en beveiligingsbeperkingen
  • Gebonden aan een Together AI API-sleutel voor cloud-uitvoering

Strijdrecord

Over 1 strijd in het Pantheon.

0
1e
0
2e
0
3e

Last battle

Recensies

4.3

Gemiddelde van 4 beoordelingen.

5
1
4
3
3
0
2
0
1
0

Log in om een review te schrijven.

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.

Vragen

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

Stel een vraag

Alternatieven voor AIData-analytici