AIエージェントを5分でデプロイ 無料で始める

AIエージェントを
TypeScriptで。

ドキュメント投入。エージェントをデプロイ完了。

テンプレートから始める ドキュメントを見る 
import { Agent, RAG } from '@schift-io/sdk'

const rag = new RAG({ bucket: 'support-docs', topK: 5 })

export const agent = new Agent({
  name: 'support-bot',
  instructions: 'Answer questions from the knowledge base.',
  rag,
  tools: [searchDocs, collectLead],
  model: 'gpt-4.1-nano',
})

const result = await agent.run('How do I reset my password?')
console.log(result.output)

TypeScript  |  RAG  |  Tools  |  Any LLM  |  Open Source

97%+

検索精度 BEIRベンチマーク基準

<300us

p50検索レイテンシ 1Mベクトル基準

5min

初回エージェント デプロイまで

3

すぐ使える テンプレート

今すぐ利用可能

Framework npx create-schift@latest TypeScript SDK npm install @schift-io/sdk Python SDK pip install schift MCP npx schift-mcp REST API api.schift.io
プリミティブ

エージェントに必要なすべて。 不要なものなし。

5つのプリミティブ。ボイラープレートゼロ。RAG、ツール、メモリが標準装備のエージェントをすぐにデプロイ。

TypeScript

エージェントランタイム

自動ツールディスパッチ付きReActループ。指示を定義し、ツールを登録し、agent.run()を呼び出すだけ。残りはSchiftが処理します。

agent.ts 
import { Agent } from '@schift-io/sdk'

const agent = new Agent({
  name: 'support-bot',
  instructions: 'Answer from the knowledge base.',
  tools: [searchDocs],
  model: 'gpt-4.1-nano',
})

const result = await agent.run('How do I reset?')
TypeScript

内蔵RAG

ドキュメントをアップロードし、意味で検索し、ソース付きで回答。OCR、チャンキング、エンベディング、リランキング — すべてマネージド。

rag.ts 
import { RAG } from '@schift-io/sdk'

const rag = new RAG({
  bucket: 'support-docs',
  topK: 5,
})

await rag.upload(['manual.pdf', 'faq.docx'])
const results = await rag.search('password reset')
TypeScript

ツール呼び出し

任意のasync関数をツールとして登録。型安全なパラメータ、自動バリデーション、エラーリカバリ。OpenAIとAnthropicフォーマット対応。

tools.ts 
import type { AgentTool } from '@schift-io/sdk'

export const collectLead: AgentTool = {
  name: 'collect_lead',
  description: 'Collect visitor contact info',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: { email: { type: 'string' } },
  },
  handler: async ({ email }) => saveLead(email),
}
TypeScript

どのLLMでも、エンドポイント1つ

GPT、Claude、Gemini — コード変更なしでモデル切り替え。OpenAI互換ルーティングと自動フォールバック内蔵。

model.ts 
const agent = new Agent({
  model: 'gpt-4.1-nano',
  // swap to 'claude-sonnet-4-6'
  // or 'gemini-2.5-flash'
  // — zero code change needed
})

// Automatic fallback if primary model fails
const result = await agent.run('Summarize this contract')
テンプレート

テンプレートから始める。 より速くデプロイ。

プロダクション対応のエージェントテンプレート。選んで、カスタマイズして、デプロイ。

cs-chatbot

カスタマーサポート

RAG搭載サポートエージェント + リード収集。

  • FAQ回答
  • ソース引用
  • リードキャプチャ
legal-qa

法律Q&A

契約分析と法律文書検索。

  • 条項抽出
  • 判例検索
  • 韓国法対応
research-qa

リサーチアシスタント

論文Q&A + クロスリファレンス引用。

  • PDFインジェスト
  • 論文間クロス分析
  • 引用追跡
仕組み

スキャフォールド。ビルド。 デプロイ。

01

エージェントをスキャフォールド

npx create-schift — テンプレートを選び、APIキーを入力。数秒で動作するエージェントプロジェクトが完成します。

$ npx create-schift@latest
02

データをアップロード

SDKまたはダッシュボードでドキュメントをプッシュ。SchiftがOCR、チャンキング、エンベディングを処理。エージェントがすぐに検索できます。

await rag.upload(['manual.pdf', 'faq.docx'])
03

本番にデプロイ

npm run devでローカルテスト。準備ができたらschift deploy。モニタリングとロギング内蔵のエージェントがライブに。

$ schift deploy
2つのパス

コード。 またはクラウド。

完全な制御ならコードで、インフラなしで始めるならクラウドで。

Schift SDK

npx create-schiftで開始、データを接続、エージェントをデプロイ。TypeScriptファースト、オープンソース。

1
npx create-schift
2
データを接続
3
エージェントをデプロイ
始める

Schift Cloud

マネージドRAGパイプライン、エンベディング、ベクトル検索、LLMルーティング、オブザーバビリティ。インフラゼロ。

1
ドキュメントアップロード
2
エージェント接続
3
自動スケーリング
無料で登録

あらゆるユースケースのためのエージェント。

サポート "パスワードのリセット方法は？" → ドキュメントから即時回答 + ソース引用
法律 "解約条項は何ですか？" → 契約書から正確な条項を抽出
研究 "治療法Xの研究結果をまとめて" → 論文間クロス分析 + 引用付き
社内 "休暇ポリシーは？" → 社内ハンドブックから数秒で回答

Live Demo

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AI Schift Agent
Schift RAGで動作

Schiftについて何でも聞いてください — 料金、機能、統合方法など。

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Performance

2.3x faster than FAISS.
3.3x better tail latency.

Same HNSW algorithm, same machine, same vectors. Schift SQ8 delivers sub-300us p50 with 3.3x tighter p99 than FAISS — at 4x less memory, with persistence, knowledge graphs, and compaction included.

1M vectors dim=1024 top-10 single-thread HNSW M=32
Schift Engine
SQ8 4x compression
p50 277us
p99 502us
QPS 3,400
FAISS HNSW
In-Memory Only
p50 621us
p99 1,653us
QPS 1,503

3.3x better tail latency, 2.3x higher throughput

Schift SQ8 p99 is 502us vs FAISS 1,653us at 1M vectors, using 4x less memory. Unlike pure in-memory libraries, Schift includes disk persistence, WAL crash recovery, knowledge graph search, and live compaction.

74K

vectors/sec projection

4x

memory savings (SQ8)

0

re-embedding needed

Apple Silicon, single-thread search, same machine. HNSW M=32, efConstruction=200, efSearch=50. Full benchmark source available on GitHub.

料金

シンプル。 透明。

前払いクレジット、必要時の自動チャージ、大規模チーム向け専用インスタンス。

Metric

Price

Ingest OCR + チャンキング + Embedding を単一価格で
$0.009 / ページ
検索 アップロード済み文書全体への意味ベース検索
$0.005 / request
ストレージ ファイル + 自動圧縮ベクトル
$0.03 / GB・月
Embedding 直接 API、Upstage より 85% 安い
$0.015 / 1M tokens
LLM OpenAI 互換ルーティング、1 エンドポイントでモデル切り替え
原価 + 5%
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ウェブサイトなしでも体験可能 月間10K executions無料 5分でデプロイ
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