AgentPantheon
Together Open Data Scientist logo

Together Open Data ScientistAtvirojo ReAct agento, kurias vykdo Python'ą, kad tyrinėtų duomenis, sudarytų modelius ir generuotų analizinį ataskaitų rodinį

4.3 (4)
Daniel NikulshynApžvelgė Daniel Nikulshyn·Atnaujinta 2026 m. birželis

Apžvalga

Together Open Data Scientist yra atviraskalbė, įvairioms technologijoms remtių duomenų analizės agentas, kuriuo parengta bendrovė Together AI GitHub puslapyje. Agentas vykdomas pagal ReAct (Reasoning + Acting) schema, kurią sudaro kalbų modeliavimo nuosmukiai ir konkreti Python kodų vykdomai etapai, vykdydami nuo pradžios pradėtus duomenų mokslinio darbo pavyzdžius: duomenų rinkinių tyrinėjimą, suminį statistinių rodiklių skaičiavimą, modelių kūrimą bei detalių rašytinių analizės ataskų paruošimą. Agentas gali vykdyti Python kodo viename iš du modelei. "Įvidingoje" modalėje kodas vykdomas lokaliai uždarytame Docker konteineryje, kuris tinka vienam naudotuojuems vietiniame vystymui, o „tci“ modalėje vykdymo užduotis priskiriama Together Code Interpreter (TCI), internetiniam konteineryje kuriame yra prieinama per Together AI API. Naudojotojai gali nuvežti duomenų direktoriją automatiškai perneštiems į sistemą, nustatyti maksimalaus kritinių iteracijų skaičių, ir pasirinkti kuriantį agentą modelį. DeepSeek-V3 yra numatomas modelis, bet Llama modeliai ir kitos gali būti nustatytos naudoti per Together platformą. Jis yra paplotas kaip pip-sukinamu paketą (open-data-scientist) ir atveria abejoje komandos linijo bei Python API. CLI palaiko pasirinkimus kaip --write-report, kuris generuoja Markdown analizės ataskaitą, --save-trace registruoja pilną prašymą ir vykdymo žymeklį bei sesijų naudojimo per sesijų ID. Python API centruojasi apie ReActDataScienceAgent klasę, kuri priima naturaliąją kalbą užduotį ir grąžina rezultatus. Šis projektas išreiškiamai pavadintas eksperimentinė software. Kodus ir analizę visi generate programinio kodus ir išanalizės, naudojančiai mūsų, galimybės, kad išėjęs, arba suboptimalų metodų gali susidurti klaidų ir, nors privalu prasidėti jų kaip pradinei nuotykių ir mokymasis vieta, o ne prodiuksių sprendimų pagalbą. Projekto administratoriai įrodo, kad žmogaus apžiūra, ir patvirtinimas yra reikalingi, kad pirmiausiai kritiniai verslo ar mokslo taikymai. Šį kartą palyginti su komerciniais AI duomenų analizės asistenciamais, taip pat su „ChatGPT” Advanced Data Analysis arba notebook copilotais, „Together Open Data Scientist“ nuo jų skiriasi tuo, kad visiškai yra atviri kode, gali būti užsakymu savo serveriais, modelių nepriklausomai gali būti naudojami viso „Together“ ekosistemos užtakų, bei gebėdamos savarankiškas jungti daugelį kodavimo etapų iki viso ataskaitos, o ne tik vienas kartą gauti priešingu atsakymą

Pagrindinės funkcijos

  • ReAct įsijautimo ir vykimo agento ciklo forma
  • Du vykdomojo režimo variantai: lokalūs Docker arba Together Code Interpreter naudojant TAI API
  • Automatinė duomenų direktorijos ir aplinkų užpildymas
  • Markdown ataskaitos su --write-report parametru
  • Sukonfigūruotus režimo bei vykdytojo modelio parametrai
  • Komandinis įrankis ir programuotojo Python API
  • isitęsis CLI ir Python API
  • papildyti automatizacija

Kainos

Modelis
Free
Įvertinimas
4.3 / 5 (4)

Naudojimo atvejai

Automatizuota Datasetos Eksploracija

Paleisk agentą naujoje duomenų rinkoje vykdyti ekspluatiacinę duomenų analizę su Python ir gauti detalų reportą apie rastių.

Modelio Kūrimo Pagalba

Naudojokite agentą, kad pakeistumėte ir sukurtumėte mašinos mokymosi modelius savo duomenimis, arba vietiniame kompiuteryje arba nuotolo sistemose.

Analizės Ataskaitos Užkūrimas

Generuokite detalų rašytų analizės ataskaitų, sumenuotų datos apžvalgą ir modelio rezultatus užklauskam.

Vietinis arba Nuotolo Python Darbalaukių Kūrimas

Atliekate priekinio Python-bazės duomenų mokslinio darbo užduočių flexibly vietiniame kompiuteryje ar nuotolo sistemose priklausomai nuo kompiuterinių išteklių poreikio.

Privalumai ir trūkumai

Privalumai

  • Atvirojo kodo ir saugomąjį variantą
  • vyksta tikroji Python kodo vykdytųjų lokalūse Docker arba ir komandinės aplinkos vietoj
  • Sukonfigūruotus su LLM bei taisyklinis greitis modelio parametrai
  • su CLI ir Python API parametrai
  • atvirų kodo
  • su papildomų parametras išrankio ir vykimo variantų generacijos automatizmą

Trūkumai

  • skirtas eksperimentine prieanga
  • Reikalauja žmogiška peržiūra ir netinkamas tiekamieji sprendimų priklausomybė
  • docker naudojamas reikalingas sesijų atskirimi ir saugumo išdavymų
  • Sujungtas su TAI API klaidų generavimosi parametras
  • useCases
  • :
  • [object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Mūšių rekordas

1 mūšyje Panteone.

0
1.
0
2.
0
3.

Last battle

Atsiliepimai

4.3

Vidurkis iš 4 įvertinimų.

5
1
4
3
3
0
2
0
1
0

Prisijunk, kad paliktum atsiliepimą.

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.

Klausimai

Klausimų nėra — užduok pirmas.

Užduoti klausimą

AI Data Analysts alternatyvos