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Together Open Data ScientistAgent ReAct open-source qui exécuté Python pour explorer les données, construire des modèles et générer des rapports d'analyse

4.3 (4)
Daniel NikulshynÉvalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juin 2026

Aperçu

Together Open Data Scientist est un agent d'analyse de données alimenté par l'IA et open-source publié par Together AI sur GitHub. Il suit le cadre ReAct (raisonnement + action), alternant entre les étapes de raisonnement du modèle de langage et l'exécution de code Python concret pour effectuer des tâches de science des données de bout en bout telles que l'exploration de jeux de données, le calcul de statistiques sommaires, la construction de modèles et la production de rapports d'analyse écrits détaillés. L'agent peut exécuter Python dans l'un des deux modes. Le mode "interne" exécute le code localement dans un conteneur Docker, ce qui convient au développement local mono-utilisateur, tandis que le mode "tci" décharge l'exécution vers Together Code Interpreter (TCI), un sandbox cloud accessible via l'API Together AI. Les utilisateurs peuvent télécharger un répertoire de données pour une ingestion automatique, définir un nombre maximum d'itérations de raisonnement et choisir le modèle sous-jacent qui pilote l'agent — DeepSeek-V3 est le défaut, mais les modèles Llama et d'autres disponibles via la plateforme Together peuvent être spécifiés. Il est distribué sous forme de package pip installable (open-data-scientist) et expose à la fois une interface de ligne de commande et une API Python. Le CLI prend en charge des options telles que --write-report pour générer un rapport d'analyse Markdown, --save-trace pour enregistrer la trace complète de la requête et de l'exécution, et la réutilisation de session via les IDs de session. L'API Python est centrée sur une classe ReActDataScienceAgent qui prend une tâche en langage naturel et retourne des résultats. Le projet est explicitement étiqueté comme logiciel expérimental. Étant donné que tout le code et l'analyse sont générés par IA, les sorties peuvent contenir des erreurs ou des approches sous-optimales et doivent être considérées comme un point de départ pour l'exploration et l'apprentissage plutôt que pour la prise de décision en production. Les responsables soulignent que la surveillance et la validation humaines sont nécessaires, en particulier pour les applications métiers ou de recherche critiques. Comparé aux assistants d'analyse de données IA commerciaux comme l'Advanced Data Analysis de ChatGPT ou aux copilotes de notebooks, Together Open Data Scientist se distingue par son caractère entièrement open source, auto-hébergeable, agnostique vis-à-vis des modèles au sein de l'écosystème Together, et capable de chaîner de manière autonome de nombreuses étapes d'exécution de code pour obtenir un rapport complet plutôt qu'une réponse unique et immédiate.

Fonctionnalités clés

  • boucle d'agent de raisonnement et d'action ReAct
  • Deux modes d'exécution : Docker local ou Together Code Interpreter cloud
  • Téléchargement automatique de répertoire de données pour l'analyse
  • Génération de rapports Markdown avec --write-report
  • Modèle configurable et nombre maximal d'itérations de raisonnement
  • Interface de ligne de commande et API Python programmatique

Tarifs

Modèle
Free
Note
4.3 / 5 (4)

Cas d’usage

Exploration automatisée de jeu de données

Exécuter l'agent sur un nouvel ensemble de données pour l'analyse exploratoire avec Python et recevoir un rapport détaillé de découvertes.

Assistance à la construction de modèles

Utiliser l'agent pour élaborer et construire des modèles de machine learning sur vos données, soit localement soit dans le cloud.

Génération de rapports d'analyse

Générer des rapports écrits détaillés d'analyse des découvertes d'ensemble de données et des résultats de modèles pour les parties prenantes.

Flux de travail Python local ou cloud

Exécuter des tâches de science des données basées sur Python de manière flexible sur une machine locale ou dans des environnements de cloud en fonction de vos besoins de computation.

Pour & contre

Pour

  • S'ouvre-source et auto-hébergé
  • Exécuter Python code vrai localement via Docker ou dans le cloud via TCI
  • Méthode-agnostic, avec un LLM configurable et un nombre d'itérations configurable
  • CLI et API Python, plus génération automatique de rapports et de traces

Contre

  • État expérimental explicite ; le code généré par l'IA peut contenir des erreurs
  • Rèquire une évaluation humaine et pas adapté pour les décisions de production
  • Docker possède limitations en matière de session et de sécurité
  • Lié à une clé API Together AI pour l'exécution dans le cloud

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V

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.

K

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.

L

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.

D

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.

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