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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