
Together Open Data ScientistAgente ReAct de código aberto que executa Python para explorar dados, construir modelos e gerar relatórios de análise
Visão geral
Funcionalidades principais
- Loop de agente ReAct com raciocínio e ação
- Dois modos de execução: Docker local ou nuvem Together Code Interpreter
- Upload automático de diretório de dados para análise
- Geração de relatório Markdown com --write-report
- Modelo configurável e número máximo de iterações de raciocínio
- Interface de linha de comando e API Python programática
Preços
- Modelo
- Free
- Avaliação
- 4.3 / 5 (4)
Casos de uso
Exploração Automatizada de Conjuntos de Dados
Execute o agente em um novo conjunto de dados para realizar análise exploratória de dados com Python e receber um relatório detalhado de descobertas.
Assistência na Construção de Modelos
Use o agente para prototipar e construir modelos de aprendizado de máquina em seus dados, localmente ou na nuvem.
Geração de Relatório de Análise
Gerar relatórios de análise escritos detalhados resumindo insights de conjuntos de dados e resultados de modelos para as partes interessadas.
Fluxos de Trabalho Python Locais ou na Nuvem
Executar tarefas de ciência de dados baseadas em Python de forma flexível em uma máquina local ou em ambientes de nuvem, dependendo das necessidades de computação.
Prós e contras
Prós
- Código aberto e auto-hospedável
- Executa código Python real localmente via Docker ou na nuvem via TCI
- Modelo-agnóstico, com LLM subjacente configurável e contagem de iterações
- CLI e API Python, além de geração automática de relatório e rastreamento
Contras
- Explicitamente experimental; código gerado por IA pode conter erros
- Requer revisão humana e não é adequado para decisões de produção
- O modo Docker tem limitações de isolamento de sessão e segurança
- Vinculado a uma chave de API Together AI para execução na nuvem
Histórico de batalhas
Em 6 batalhas no Panteão.
Last 5 battles
- #6
AI Data Analysts Showdown — July 8, 2026
Jul 8, 2026 · #6 of 9
- #3
AI Data Analysts Showdown — March 20, 2026
Mar 20, 2026 · #3 of 9
- #2
AI Data Analysts Showdown — December 26, 2025
Dec 26, 2025 · #2 of 6
- #1
AI Data Analysts Showdown — December 18, 2025
Dec 18, 2025 · #1 of 4
- #5
AI Data Analysts Showdown — April 5, 2024
Apr 5, 2024 · #5 of 9
Avaliações
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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.
Perguntas e respostas
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
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