
Together Open Data ScientistOpen-source ReAct-agent die Python uitvoert om data te verkennen, modellen te bouwen en analyserapporten te genereren
Overzicht
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
- Categorie
- AIData-analytici
- 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.
Last battle
Recensies
Gemiddelde van 4 beoordelingen.
Log in om een review te schrijven.
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.
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.
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.
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
Anamap
AIData-analytici
AI‑analist die GA4- of Amplitude‑gegevens onderzoekt om product‑ en groeimetriekveranderingen te verklaren en volgende stappen aan te bevelen
Edexia
AIData-analytici
AI-beoordeling en feedbackassistent voor IB Engels en Australische curricula, getraind op de eigen beoordelingsnormen van leraren
Shortcut (Excel AI)
AIData-analytici
AI-bestuursagent in Excel die modellen, analyses en rapporten bouwt en wysigt via chat en een inheemse Excel-add-in
MinusX
AIData-analytici
AI-dataanalystagent geïntegreerd in uw bestaande analysetools
Trinka AI
AIData-analytici
AI-schrijfassistent gebouwd voor academische en technische auteurs.
Model ML
AIData-analytici
AI-werkruimte voor onderzoek en due diligence in financiële dienstverlening
Fyva AI
AIData-analytici
AI-copilot die analisten helpt bij het opstellen van aandelenonderzoekrapporten vanuit filings en marktgegevens.
SigTech MAGIC
AIData-analytici
AI-agenten voor kwantitatieve financiële onderzoek, analyse en strategie-testen
Trending now
Reducto AI
Platformen voor ontwikkeling van AI Agents
Document intelligence-API die pdf's, Presentaties en spreadsheets analyseert, splijt en extraheren van complexe gestructureerde gegevens.
AdCrier
Marketing & Adverteren
Gesponsorde antwoorden, betaald per klik.
Biology AI
Onderwijs AI
Nauwkeurige Huiswerkhulp met Volledige Uitleg
Pin AI
Werkstroom automatisering
AI-recruiter die sourcing, screening en outreach automatiseert om het inhuren te versnellen.











