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name: iterative-retrieval
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description: 逐步优化上下文检索以解决子代理上下文问题的模式
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origin: ECC
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# 迭代检索模式
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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。
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## 何时激活
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* 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
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* 构建需要逐步完善上下文的多代理工作流时
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* 在代理任务中遇到"上下文过大"或"缺少上下文"的失败时
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* 为代码探索设计类似 RAG 的检索管道时
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* 在代理编排中优化令牌使用时
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## 问题
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子智能体被生成时上下文有限。它们不知道：
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* 哪些文件包含相关代码
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* 代码库中存在哪些模式
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* 项目使用什么术语
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标准方法会失败：
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* **发送所有内容**：超出上下文限制
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* **不发送任何内容**：智能体缺乏关键信息
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* **猜测所需内容**：经常出错
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## 解决方案：迭代检索
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一个逐步优化上下文的 4 阶段循环：
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```
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ 调度 │─────│ 评估 │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ │
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│ ▲ │ │
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│ │ ▼ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ 循环 │─────│ 优化 │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ │
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│ │
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│ 最多3次循环，然后继续 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 阶段 1：调度
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初始的广泛查询以收集候选文件：
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```javascript
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// Start with high-level intent
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const initialQuery = {
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patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
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keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
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excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
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};
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// Dispatch to retrieval agent
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const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
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```
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### 阶段 2：评估
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评估检索到的内容的相关性：
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```javascript
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function evaluateRelevance(files, task) {
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return files.map(file => ({
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path: file.path,
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relevance: scoreRelevance(file.content, task),
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reason: explainRelevance(file.content, task),
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missingContext: identifyGaps(file.content, task)
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}));
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}
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```
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评分标准：
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* **高 (0.8-1.0)**：直接实现目标功能
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* **中 (0.5-0.7)**：包含相关模式或类型
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* **低 (0.2-0.4)**：略微相关
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* **无 (0-0.2)**：不相关，排除
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### 阶段 3：优化
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根据评估结果更新搜索条件：
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```javascript
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function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
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return {
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// Add new patterns discovered in high-relevance files
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patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
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// Add terminology found in codebase
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keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
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// Exclude confirmed irrelevant paths
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excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
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.filter(e => e.relevance < 0.2)
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.map(e => e.path)
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],
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// Target specific gaps
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focusAreas: evaluation
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.flatMap(e => e.missingContext)
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.filter(unique)
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};
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}
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```
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### 阶段 4：循环
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使用优化后的条件重复（最多 3 个周期）：
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```javascript
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async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {
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let query = createInitialQuery(task);
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let bestContext = [];
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for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {
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const candidates = await retrieveFiles(query);
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const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
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// Check if we have sufficient context
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const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
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if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
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return highRelevance;
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}
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// Refine and continue
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query = refineQuery(evaluation, query);
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bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
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}
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return bestContext;
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}
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```
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## 实际示例
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### 示例 1：错误修复上下文
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任务："修复身份验证令牌过期错误"
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循环 1:
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分发：在 src/** 中搜索 "token"、"auth"、"expiry"
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评估：找到 auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)
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优化：添加 "refresh"、"jwt" 关键词；排除 user.ts
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循环 2:
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分发：搜索优化后的关键词
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评估：找到 session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)
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优化：上下文已充分（2 个高相关文件）
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结果：auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts
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### 示例 2：功能实现
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任务："为API端点添加速率限制"
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周期 1：
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分发：在 routes/** 中搜索 "rate"、"limit"、"api"
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评估：无匹配项 - 代码库使用 "throttle" 术语
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优化：添加 "throttle"、"middleware" 关键词
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周期 2：
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分发：搜索优化后的术语
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评估：找到 throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)
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优化：需要路由模式
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周期 3：
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分发：搜索 "router"、"express" 模式
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评估：找到 router-setup.ts (0.8)
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优化：上下文已足够
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结果：throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts
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## 与智能体集成
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在智能体提示中使用：
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在为该任务检索上下文时：
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1. 从广泛的关键词搜索开始
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2. 评估每个文件的相关性（0-1 分制）
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3. 识别仍缺失哪些上下文
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4. 优化搜索条件并重复（最多 3 个循环）
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5. 返回相关性 >= 0.7 的文件
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## 最佳实践
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1. **先宽泛，后逐步细化** - 不要过度指定初始查询
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2. **学习代码库术语** - 第一轮循环通常能揭示命名约定
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3. **跟踪缺失内容** - 明确识别差距以驱动优化
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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
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5. **自信地排除** - 低相关性文件不会变得相关
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## 相关
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* `continuous-learning` 技能 - 适用于随时间改进的模式
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* 与 ECC 捆绑的代理定义（手动安装路径：`agents/`）
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