OlympHill
Together Open Data Scientist logo

Together Open Data ScientistÅpnenhets ReAct-agent som kjører Python for å utforske data, bygge modeller og generere analyserapporter

4.3 (4)
Daniel NikulshynAnmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juni 2026

Oversikt

Together Open Data Scientist er en åpen kilde, AI-åndet dataanalyseinstrument utgitt av Together AI på GitHub. Den følger reaktionsramme (Reasoning + Acting) ReAct, som bytter mellom språkmodell-baserte tankegangssteg og konkrete Python-kode-eksekvasjoner for å utføre end-to-end data science-oppgaver, slik som å utforske datasett, beregne samendrag av statistikk, bygge modeller og produsere detaljerte skrevne analyserapporter. Agenten kan utføre Python i ett av to modus. Den innenfor 'intern' modus kjører kode lokal på en Docker-konteiner, som passer for enbruker lokal utvikling, samtidig som 'tci'-modus sendes eksekusjonen til Together Code Interpreter (TCI), en skytjänst tilgjengelig gjennom Together AI API. Brukere kan laste opp en datadir for automatisk indigestering, sette en maksimal på innrekkende årsaker for å iterere, og velge hvilken underliggende modell som kjører agenten — DeepSeek-V3 er standard, men Llama Modeller og andre tilgjengelige gjennom Together's platform kan spesifisere dersom ønskelig. Verktøyet distribueres som et pip-installable package (open-data-scientist) og gir tilgang til både en kommandolinje-økter og en Python- API. CLI støtter valgmuligheter som --write-report for å generere en Markdown-analytisk rapport, --save-trace for å logge full query og utførelses-sporet, og sesjonsbruk via session-IDs. Den Python- API-en fokuserer på en ReActDataScienceAgent-klassen som tar inn et naturlig språklig oppgitte oppgave og returnerer resultater. Prosjektet er uttrykkelig merket som eksperimentell-software. Fordi hele koden og analysene er generert av maskinlæring, kan utdata inneholde feil eller undermålige tilnærming og bør betraktes som et utgangspunkt for utforskning og læring fremfor produksjonsdatabehandling. Vedleggerne understreker at menneskelig oversyn og validering er nødvendig, særlig for kritiske forretnings- eller forskningssammenhenger. I forhold til kommersielle AI-dataanalyseelekter som ChatGPT's Advanced Data Analysis eller notebogskopiloter, skiller Together Open Data Scientist seg ut ved å være fullstendig åpen kildekode, selv-vært, model-uavhengig innen Together's ekosystem, og i stand til å autonomt sammensette mange kode-utførelsessteg for å oppnå en komplett rapport framfor å gi bare en enkelt åpenhetsbesvar.

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
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.

0
1.
0
2.
0
3.

Last battle

Anmeldelser

4.3

Gjennomsnitt fra 4 vurderinger.

5
1
4
3
3
0
2
0
1
0

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

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.

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