迭代检索 iterative-retrieval

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名称: 迭代检索 描述: 用于逐步精炼上下文检索以解决子代理上下文问题的模式

迭代检索模式

解决多代理工作流程中的“上下文问题”，其中子代理在开始工作之前不知道需要什么上下文。

问题

子代理以有限上下文产生。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

标准方法失败：

• 发送所有内容：超过上下文限制
• 不发送内容：代理缺乏关键信息
• 猜测需要什么：经常错误

解决方案：迭代检索

一个渐进精炼上下文的4阶段循环：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │ 派遣     │─────▶│ 评估     │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │  循环    │◀─────│ 精炼     │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        最多3个循环，然后继续               │
└─────────────────────────────────────────────┘

阶段 1：派遣

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']
};

// 派遣到检索代理
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

阶段 2：评估

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：精炼

基于评估更新搜索标准：

function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // 新增在高相关性文件中发现的新模式
    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],

    // 新增在代码库中找到的术语
    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],

    // 排除确认不相关的路径
    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

以精炼标准重复（最多3个循环）：

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);

    // 检查是否有足够上下文
    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
      return highRelevance;
    }

    // 精炼并继续
    query = refineQuery(evaluation, query);
    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
  }

  return bestContext;
}

实际范例

范例 1：Bug修复上下文

任务：“修复认证token过期bug”

循环 1：
  派遣：在src/**搜索“token”、“auth”、“expiry”
  评估：找到auth.ts (0.9)、tokens.ts (0.8)、user.ts (0.3)
  精炼：新增“refresh”、“jwt”关键字；排除user.ts

循环 2：
  派遣：搜索精炼术语
  评估：找到session-manager.ts (0.95)、jwt-utils.ts (0.85)
  精炼：足够上下文（2个高相关性文件）

结果：auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts

范例 2：功能实现

任务：“为API端点增加速率限制”

循环 1：
  派遣：在routes/**搜索“rate”、“limit”、“api”
  评估：无匹配 - 代码库使用“throttle”术语
  精炼：新增“throttle”、“middleware”关键字

循环 2：
  派遣：搜索精炼术语
  评估：找到throttle.ts (0.9)、middleware/index.ts (0.7)
  精炼：需要路由器模式

循环 3：
  派遣：搜索“router”、“express”模式
  评估：找到router-setup.ts (0.8)
  精炼：足够上下文

结果：throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts

与代理整合

在代理提示中使用：

为此任务检索上下文时：
1. 从广泛关键字搜索开始
2. 评估每个文件的相关性（0-1尺度）
3. 识别仍缺少的上下文
4. 精炼搜索标准并重复（最多3个循环）
5. 回传相关性 >= 0.7的文件

最佳实践

1. 从广泛开始，逐渐缩小 - 不要过度指定初始查询
2. 学习代码库术语 - 第一个循环通常会揭示命名惯例
3. 追踪缺失内容 - 明确的缺口识别驱动精炼
4. 在“足够好”时停止 - 3个高相关性文件胜过10个普通文件
5. 自信地排除 - 低相关性文件不会变得相关

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