
关于
渐进式精化上下文检索模式,用于解决子 Agent 上下文问题,通过迭代检索获取最相关的信息。
name: iterative-retrieval description: 渐进式优化上下文检索的模式,解决子代理上下文问题 origin: ECC
迭代检索模式
解决多代理工作流中的「上下文问题」——子代理在开始工作之前不知道需要什么上下文。
何时激活
- 生成需要无法预先预测的代码库上下文的子代理时
- 构建上下文逐步细化的多代理工作流时
- 在代理任务中遇到「上下文过大」或「缺少上下文」失败时
- 为代码探索设计类 RAG 检索管道时
- 优化代理编排中的 token 使用时
问题描述
子代理以有限的上下文被生成,它们不知道:
- 哪些文件包含相关代码
- 代码库中存在什么模式
- 项目使用什么术语
标准方法的失败:
- 发送所有内容:超出上下文限制
- 不发送任何内容:代理缺少关键信息
- 猜测需要什么:通常猜错
解决方案:迭代检索
一个 4 阶段循环,逐步细化上下文:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ LOOP │─────│ REFINE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ 最多 3 次循环,然后继续执行 │
└─────────────────────────────────────────────┘
阶段 1:分发(DISPATCH)
初始广泛查询以收集候选文件:
// 从高层意图开始
const initialQuery = {
patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};
// 分发给检索代理
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
阶段 2:评估(EVALUATE)
评估检索内容的相关性:
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):间接相关
- 无 (0-0.2):不相关,排除
阶段 3:细化(REFINE)
根据评估结果更新搜索条件:
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
return {
// 添加在高相关性文件中发现的新模式
patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
// 添加在代码库中发现的术语
keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
// 排除已确认不相关的路径
excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
.filter(e => e.relevance < 0.2)
.map(e => e.path)
],
// 针对特定缺口
focusAreas: evaluation
.flatMap(e => e.missingContext)
.filter(unique)
};
}
阶段 4:循环(LOOP)
使用细化后的条件重复(最多 3 次循环):
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);
// 检查是否有足够的上下文
const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
return highRelevance;
}
// 细化并继续
query = refineQuery(evaluation, query);
bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
}
return bestContext;
}
实际示例
示例 1:Bug 修复上下文
任务:「修复认证令牌过期 bug」
循环 1:
分发:在 src/** 中搜索 token、auth、expiry
评估:找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)
细化:添加 refresh、jwt 关键词;排除 user.ts
循环 2:
分发:搜索细化后的关键词
评估:找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)
细化:上下文充足(2 个高相关性文件)
结果:auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts
示例 2:功能实现
任务:「为 API 端点添加速率限制」
循环 1:
分发:在 routes/** 中搜索 rate、limit、api
评估:无匹配——代码库使用 throttle 术语
细化:添加 throttle、middleware 关键词
循环 2:
分发:搜索细化后的关键词
评估:找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)
细化:上下文充足
结果:throttle.ts、middleware/index.ts、routes/api.ts
兼容工具
Claude CodeCursor
标签
AI与机器学习
