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Together Open Data ScientistAgente ReAct de código aberto que executa Python para explorar dados, construir modelos e gerar relatórios de análise

4.3 (4)
Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado junho de 2026

Visão geral

O Together Open Data Scientist é um agente de análise de dados de código aberto, empoderado por inteligência artificial, liberado pela Together AI no GitHub. Ele segue o framework ReAct (Razão + Atuação), alternando entre etapas de razão de modelo de linguagem e execução de código Python concreto para realizar tarefas de ciência de dados de ponta a ponta, como explorar conjuntos de dados, calcular estatísticas de resumo, construir modelos e produzir relatórios de análise escrita detalhados. O agente pode executar Python em um dos dois modos. O modo 'integrado' executa código localmente dentro de um contêiner Docker, o que é adequado para desenvolvimento local único para um usuário, enquanto o modo 'tci' descarrega a execução para Together Code Interpreter (TCI), um sandbox de nuvem acessado através da Together AI API. Os usuários podem carregar um diretório de dados para ingestão automática, definir o número máximo de iterações de razão e escolher qual modelo subjacente controla o agente — o DeepSeek-V3 é o padrão, mas modelos Llama e outros disponíveis através da plataforma da Together podem ser especificados. O Together Open Data Scientist está disponível como um pacote instalável com pip (open-data-scientist) e expõe tanto uma interface de linha de comando como uma API Python. A CLI suporta opções, como --escreva-relatório para gerar um relatório de análise em Markdown, --salve-trace para registrar o rastreamento completo da consulta e execução e reutilização de sessões por meio de IDs de sessão. A API Python se centra na classe ReActDataScienceAgent que receber um tarefa de linguagem natural e retorna resultados. O projeto é explicitamente rotulado como software experimental. Como todo o código e análise são gerados por IA, os outputs podem conter erros ou abordagens subapropriadas e são melhor tratados como um ponto de partida para exploração e aprendizado, em vez de decisões de produção. Os mantimentos enfatizam que o monitoramento e validação humanos são necessários, especialmente em aplicações comerciais ou de pesquisa críticas. Em comparação com assistentes comerciais de análise de dados IA, como o Advanced Data Analysis do ChatGPT ou pilotos de notebook, Together Open Data Scientist se destaca por ser completamente de código-aberto, hospedável em si mesmo, agnóstico ao modelo dentro do ecossistema da Together, e capaz de encadear autonomamente vários passos de execução de código até um relatório completo em vez de uma resposta em uma única tentativa.

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 1 batalha no Panteão.

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Avaliações

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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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