iterative-retrieval

name	iterative-retrieval
description	逐步优化上下文检索以解决子代理上下文问题的模式
origin	ECC

迭代检索模式

解决多智能体工作流中的“上下文问题”，即子智能体在开始工作前不知道需要哪些上下文。

何时激活

• 当需要生成需要代码库上下文但无法预先预测的子代理时
• 构建需要逐步完善上下文的多代理工作流时
• 在代理任务中遇到"上下文过大"或"缺少上下文"的失败时
• 为代码探索设计类似 RAG 的检索管道时
• 在代理编排中优化令牌使用时

问题

子智能体被生成时上下文有限。它们不知道：

• 哪些文件包含相关代码
• 代码库中存在哪些模式
• 项目使用什么术语

标准方法会失败：

• 发送所有内容：超出上下文限制
• 不发送任何内容：智能体缺乏关键信息
• 猜测所需内容：经常出错

解决方案：迭代检索

一个逐步优化上下文的 4 阶段循环：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │   LOOP   │◀─────│  REFINE  │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        Max 3 cycles, then proceed           │
└─────────────────────────────────────────────┘

阶段 1：调度

初始的广泛查询以收集候选文件：

// Start with high-level intent
const initialQuery = {
  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};

// Dispatch to retrieval agent
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

阶段 2：评估

评估检索到的内容的相关性：

function evaluateRelevance(files, task) {
  return files.map(file => ({
    path: file.path,
    relevance: scoreRelevance(file.content, task),
    reason: explainRelevance(file.content, task),
    missingContext: identifyGaps(file.content, task)
  }));
}

评分标准：

• 高 (0.8-1.0)：直接实现目标功能
• 中 (0.5-0.7)：包含相关模式或类型
• 低 (0.2-0.4)：略微相关
• 无 (0-0.2)：不相关，排除

阶段 3：优化

根据评估结果更新搜索条件：

function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // Add new patterns discovered in high-relevance files
    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],

    // Add terminology found in codebase
    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],

    // Exclude confirmed irrelevant paths
    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
      .filter(e => e.relevance < 0.2)
      .map(e => e.path)
    ],

    // Target specific gaps
    focusAreas: evaluation
      .flatMap(e => e.missingContext)
      .filter(unique)
  };
}

阶段 4：循环

使用优化后的条件重复（最多 3 个周期）：

async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {
  let query = createInitialQuery(task);
  let bestContext = [];

  for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {
    const candidates = await retrieveFiles(query);
    const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);

    // Check if we have sufficient context
    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
      return highRelevance;
    }

    // Refine and continue
    query = refineQuery(evaluation, query);
    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
  }

  return bestContext;
}

实际示例

示例 1：错误修复上下文

Task: "Fix the authentication token expiry bug"

Cycle 1:
  DISPATCH: Search for "token", "auth", "expiry" in src/**
  EVALUATE: Found auth.ts (0.9), tokens.ts (0.8), user.ts (0.3)
  REFINE: Add "refresh", "jwt" keywords; exclude user.ts

Cycle 2:
  DISPATCH: Search refined terms
  EVALUATE: Found session-manager.ts (0.95), jwt-utils.ts (0.85)
  REFINE: Sufficient context (2 high-relevance files)

Result: auth.ts, tokens.ts, session-manager.ts, jwt-utils.ts

示例 2：功能实现

Task: "Add rate limiting to API endpoints"

Cycle 1:
  DISPATCH: Search "rate", "limit", "api" in routes/**
  EVALUATE: No matches - codebase uses "throttle" terminology
  REFINE: Add "throttle", "middleware" keywords

Cycle 2:
  DISPATCH: Search refined terms
  EVALUATE: Found throttle.ts (0.9), middleware/index.ts (0.7)
  REFINE: Need router patterns

Cycle 3:
  DISPATCH: Search "router", "express" patterns
  EVALUATE: Found router-setup.ts (0.8)
  REFINE: Sufficient context

Result: throttle.ts, middleware/index.ts, router-setup.ts

与智能体集成

在智能体提示中使用：

在为该任务检索上下文时：
1. 从广泛的关键词搜索开始
2. 评估每个文件的相关性（0-1 分制）
3. 识别仍缺失哪些上下文
4. 优化搜索条件并重复（最多 3 个循环）
5. 返回相关性 >= 0.7 的文件

最佳实践

1. 先宽泛，后逐步细化 - 不要过度指定初始查询
2. 学习代码库术语 - 第一轮循环通常能揭示命名约定
3. 跟踪缺失内容 - 明确识别差距以驱动优化
4. 在“足够好”时停止 - 3 个高相关性文件胜过 10 个中等相关性文件
5. 自信地排除 - 低相关性文件不会变得相关

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