--- name: iterative-retrieval description: Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem --- # 迭代檢索模式 解決多 agent 工作流程中的「上下文問題」,其中子 agents 在開始工作之前不知道需要什麼上下文。 ## 問題 子 agents 以有限上下文產生。它們不知道: - 哪些檔案包含相關程式碼 - 程式碼庫中存在什麼模式 - 專案使用什麼術語 標準方法失敗: - **傳送所有內容**:超過上下文限制 - **不傳送內容**:Agent 缺乏關鍵資訊 - **猜測需要什麼**:經常錯誤 ## 解決方案:迭代檢索 一個漸進精煉上下文的 4 階段循環: ``` ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ▲ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ LOOP │◀─────│ REFINE │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ 最多 3 個循環,然後繼續 │ └─────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 階段 1:DISPATCH 初始廣泛查詢以收集候選檔案: ```javascript // 從高層意圖開始 const initialQuery = { patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'], keywords: ['authentication', 'user', 'session'], excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts'] }; // 派遣到檢索 agent const candidates = await retrieveFiles(initialQuery); ``` ### 階段 2:EVALUATE 評估檢索內容的相關性: ```javascript 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) })); } ``` 評分標準: - **高(0.8-1.0)**:直接實作目標功能 - **中(0.5-0.7)**:包含相關模式或類型 - **低(0.2-0.4)**:間接相關 - **無(0-0.2)**:不相關,排除 ### 階段 3:REFINE 基於評估更新搜尋標準: ```javascript function refineQuery(evaluation, previousQuery) { return { // 新增在高相關性檔案中發現的新模式 patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)], // 新增在程式碼庫中找到的術語 keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)], // 排除確認不相關的路徑 excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation .filter(e => e.relevance < 0.2) .map(e => e.path) ], // 針對特定缺口 focusAreas: evaluation .flatMap(e => e.missingContext) .filter(unique) }; } ``` ### 階段 4:LOOP 以精煉標準重複(最多 3 個循環): ```javascript 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); // 檢查是否有足夠上下文 const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7); if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) { return highRelevance; } // 精煉並繼續 query = refineQuery(evaluation, query); bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance); } return bestContext; } ``` ## 實際範例 ### 範例 1:Bug 修復上下文 ``` 任務:「修復認證 token 過期 bug」 循環 1: DISPATCH:在 src/** 搜尋 "token"、"auth"、"expiry" EVALUATE:找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3) REFINE:新增 "refresh"、"jwt" 關鍵字;排除 user.ts 循環 2: DISPATCH:搜尋精煉術語 EVALUATE:找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85) REFINE:足夠上下文(2 個高相關性檔案) 結果:auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts ``` ### 範例 2:功能實作 ``` 任務:「為 API 端點增加速率限制」 循環 1: DISPATCH:在 routes/** 搜尋 "rate"、"limit"、"api" EVALUATE:無匹配 - 程式碼庫使用 "throttle" 術語 REFINE:新增 "throttle"、"middleware" 關鍵字 循環 2: DISPATCH:搜尋精煉術語 EVALUATE:找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7) REFINE:需要路由器模式 循環 3: DISPATCH:搜尋 "router"、"express" 模式 EVALUATE:找到 router-setup.ts (0.8) REFINE:足夠上下文 結果:throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts ``` ## 與 Agents 整合 在 agent 提示中使用: ```markdown 為此任務檢索上下文時: 1. 從廣泛關鍵字搜尋開始 2. 評估每個檔案的相關性(0-1 尺度) 3. 識別仍缺少的上下文 4. 精煉搜尋標準並重複(最多 3 個循環) 5. 回傳相關性 >= 0.7 的檔案 ``` ## 最佳實務 1. **從廣泛開始,逐漸縮小** - 不要過度指定初始查詢 2. **學習程式碼庫術語** - 第一個循環通常會揭示命名慣例 3. **追蹤缺失內容** - 明確的缺口識別驅動精煉 4. **在「足夠好」時停止** - 3 個高相關性檔案勝過 10 個普通檔案 5. **自信地排除** - 低相關性檔案不會變得相關 ## 相關 - [Longform Guide](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) - 子 agent 協調章節 - `continuous-learning` 技能 - 用於隨時間改進的模式 - `~/.claude/agents/` 中的 Agent 定義