
Together Open Data ScientistАгент ReAct з відкритим кодом, що виконує Python для дослідження даних, побудови моделей та створення аналітичних звітів
Огляд
Ключові функції
- Цикл агенту ReAct: розуміння та виконання
- Два режиму виконання: локальний Docker або хмарний Together Code Interpreter
- Автоматичне завантаження каталогу даних для аналізу
- Генерація звітів у Markdown за допомогою --write-report
- Налаштовуваний модель та максимальна кількість ітерацій розуміння
- Командний рядок і програмний Python API
Ціни
- Модель
- Free
- Категорія
- Аналітики даних AI
- Рейтинг
- 4.3 / 5 (4)
Кейси використання
Автоматичне дослідження набору даних
Запустіть агента на новому наборі даних для виконання дослідницького аналізу з Python і отримайте детальний звіт із висновками.
Допомога у побудові моделей
Використовуйте агента для прототипування та побудови моделей машинного навчання на ваших даних, як локально, так і в хмарі.
Генерація аналітичних звітів
Створюйте детальні письмові аналітичні звіти, що підсумовують інсайти набору даних і результати моделей для зацікавлених сторін.
Локальні або хмарні робочі процеси Python
Гнучко виконувати задачі з Data Science на основі Python на локальній машині або в хмарних середовищах, залежно від вимог до обчислень.
Плюси і мінуси
Плюси
- Відкритий код і можливість самостійного розгортання
- Виконує реальний код Python локально через Docker або в хмарі через TCI
- Незалежність від моделі, з налаштовуваною базовою LLM і кількістю ітерацій
- CLI та Python API, а також автоматична генерація звітів і трасування
Мінуси
- Явно експериментальний; код, згенерований ШІ, може містити помилки
- Потребує людського перегляду та не підходить для виробничих рішень
- У режимі Docker існують обмеження ізоляції сесій і безпеки
- Залежність від ключа API Together AI для хмарного виконання
Бойовий рекорд
У 6 битвах у Пантеоні.
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
Відгуки
Середнє з 4 оцінок.
Увійди, щоб залишити відгук.
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.
Питання
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
Постав питання
Альтернативи Аналітики даних AI

Аналітик AI, який розслідує дані GA4 чи Amplitude для пояснення змін параметрів зростання та виробничих показників і рекомендацій щодо подальших кроків

Помічник оцінювання та відгуку на основі AI для англійських мови IB та австраліського навчального плану, навчений власними стандартами оцінювання вчителів

AI‑агент для Excel, що створює та редагує таблиці, моделі та аналізи через чат і нативний додаток Excel

АІ-агент аналізу даних, інтегрований у ваші існуючі інструменти аналізу

AI-асистент написання, розроблений для академічних та технічних авторів.

AI‑робочий простір для досліджень та перевірок у фінансових послугах.

Авіатехнологічний помічник, який допомагає аналітикам створювати дослідницькі щожурнали щодо цінних паперів на основі документів і ринку.

AI-агенти для кількісних фінансових досліджень, аналізу та зворотного тестування стратегій
Trending now

API розумного документу, що парсить, розділяє, виконує OCR і видобуває структуру даних з комплексних PDF, презентацій та електронних таблиць.

Спонсорські відповіді за гроші за клік

Довірена Поміч із Поясненнями по Біології

Відкрита багатомодальна модель 12B, що обробляє перемішані зображення та текст з контекстним вікном 128K токенів.
