
Together Open Data ScientistÅpnenhets ReAct-agent som kjører Python for å utforske data, bygge modeller og generere analyserapporter
Oversikt
Nøkkelfunksjoner
- ReAct-reasoning-og-handlings agentloop
- To utførelseselementer: lokale Docker eller Together Code Interpreter i skyen
- Automatisk last ned av datafordeling for analyse
- Markdown-rapportgenerering med --skriv-rapport
- Konfigurerbare modeller og maksimalt årsaker å iterere
- Kommandolinjesti og programmatisk Python-API
Priser
- Modell
- Free
- Kategori
- Maskinlæring Dataanalytikere
- Vurdering
- 4.3 / 5 (4)
Brukstilfeller
Automatisert datasettutforskning
Kjør agenter på en ny datasett for å utføre eksplorativ dataanalyse og Python og motta en detaljert rapport med utfyllende
Modellbyggingsassistans
Bruk agenter til å prototype og bygge maskinlæringsmodeller på dine data, enten lokalt eller i skyen
Analyserapportgenerering
Generer detaljerte skrevne analyserapporter som gjenforteller datasettinsikter og modellresultater for stakeholdere
Lokale eller skybasierte Python-arbeidsflyter
Utfør Python-basert datavitskap med fleksibilitet på en lokal maskin eller i skyen avhengig av datateknisk behov
Fordeler og ulemper
Fordeler
- Åpen kildekode og selvinstallasjon
- Førsiktig Python-kode lokalt via Docker eller i skyen via TCI
- Modell-nøytral, med konfigurerbare underliggende LLM og iterasjonstall
- CLI og Python-API, samt automatisk rapport- og spor generering
Ulemper
- Eksplicit eksperimentelt; AI-generert kode kan inkludere feil
- Krevir menneskelig gjennomgang og ikke egnet for produksjonsbeslutninger
- Docker-modus har sesjonsisolasjon og sikkerhetstekniske begrensninger
- Fjernet fra en Together AI-API-nøkkel for skyutførelsen
Kamprekord
I 1 kamp i Panteon.
Last battle
Anmeldelser
Gjennomsnitt fra 4 vurderinger.
Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.
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.
Spørsmål
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
Still et spørsmål
Alternativer til Maskinlæring Dataanalytikere
Anamap
Maskinlæring Dataanalytikere
AI-analytiker som undersøker GA4‑ eller Amplitude‑data for å forklare endringer i produkt‑ og vekstmetrikker og anbefale neste steg
Edexia
Maskinlæring Dataanalytikere
AI‑vurderings- og tilbakemeldingsassistent for IB‑engelsk og australske pensum, trent på lærernes egne vurderingsstandarder
Shortcut (Excel AI)
Maskinlæring Dataanalytikere
En AI-agent for Excel som bygger og redigerer sprederbokser, modeller og analyser via chatte og en nativ Excel-tilleggsprogramvare
MinusX
Maskinlæring Dataanalytikere
AI-datasanalytikeragent innebygd i dine eksisterende analyseverktøy
Trinka AI
Maskinlæring Dataanalytikere
Intelligent skriftighetsassistent bygd for akademiske og tekniske forfattere
Model ML
Maskinlæring Dataanalytikere
AI-arbeidsområde for forskning og due diligence i finansielle tjenester.
Fyva AI
Maskinlæring Dataanalytikere
AI‑copilot som hjelper analytikere med å lage aksjeanalyse‑rapporter fra innleveringer og markedsdata.
SigTech MAGIC
Maskinlæring Dataanalytikere
KI-agenter for kvantitativt finansiell forskning, analyse og strategitesting
Trending now
Reducto AI
Plattformer for utvikling av AI-agenter
Document intelligence API som analyserer, deler opp, OCR-erer og henter ut strukturert data fra komplekse PDF‑er, lysbilder og regneark.
AdCrier
Markedsføring & Reklame
Sponsede svar, betalt per klikk.
Biology AI
Utdanning AI
Nøyaktig leksjonshjælp med fullstendige forklaringer
Pin AI
Fløyet automatisk arbeidsflyt
Agentisk AI-rekrutterer som automatiserer kildesøk, screening og outreach for å akselerere ansettelsesprosessen.











