迭代检索模式
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。
问题
子智能体被生成时上下文有限。它们不知道:
- •哪些文件包含相关代码
- •代码库中存在哪些模式
- •项目使用什么术语
标准方法会失败:
- •发送所有内容:超出上下文限制
- •不发送任何内容:智能体缺乏关键信息
- •猜测所需内容:经常出错
解决方案:迭代检索
一个逐步优化上下文的 4 阶段循环:
code
┌─────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ▲ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ LOOP │◀─────│ REFINE │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ Max 3 cycles, then proceed │ └─────────────────────────────────────────────┘
阶段 1:调度
初始的广泛查询以收集候选文件:
javascript
// Start with high-level intent
const initialQuery = {
patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};
// Dispatch to retrieval agent
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
阶段 2:评估
评估检索到的内容的相关性:
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)
}));
}
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):略微相关
- •无 (0-0.2):不相关,排除
阶段 3:优化
根据评估结果更新搜索条件:
javascript
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
return {
// Add new patterns discovered in high-relevance files
patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
// Add terminology found in codebase
keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
// Exclude confirmed irrelevant paths
excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
.filter(e => e.relevance < 0.2)
.map(e => e.path)
],
// Target specific gaps
focusAreas: evaluation
.flatMap(e => e.missingContext)
.filter(unique)
};
}
阶段 4:循环
使用优化后的条件重复(最多 3 个周期):
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);
// Check if we have sufficient context
const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
return highRelevance;
}
// Refine and continue
query = refineQuery(evaluation, query);
bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
}
return bestContext;
}
实际示例
示例 1:错误修复上下文
code
Task: "Fix the authentication token expiry bug" Cycle 1: DISPATCH: Search for "token", "auth", "expiry" in src/** EVALUATE: Found auth.ts (0.9), tokens.ts (0.8), user.ts (0.3) REFINE: Add "refresh", "jwt" keywords; exclude user.ts Cycle 2: DISPATCH: Search refined terms EVALUATE: Found session-manager.ts (0.95), jwt-utils.ts (0.85) REFINE: Sufficient context (2 high-relevance files) Result: auth.ts, tokens.ts, session-manager.ts, jwt-utils.ts
示例 2:功能实现
code
Task: "Add rate limiting to API endpoints" Cycle 1: DISPATCH: Search "rate", "limit", "api" in routes/** EVALUATE: No matches - codebase uses "throttle" terminology REFINE: Add "throttle", "middleware" keywords Cycle 2: DISPATCH: Search refined terms EVALUATE: Found throttle.ts (0.9), middleware/index.ts (0.7) REFINE: Need router patterns Cycle 3: DISPATCH: Search "router", "express" patterns EVALUATE: Found router-setup.ts (0.8) REFINE: Sufficient context Result: throttle.ts, middleware/index.ts, router-setup.ts
与智能体集成
在智能体提示中使用:
markdown
在为该任务检索上下文时: 1. 从广泛的关键词搜索开始 2. 评估每个文件的相关性(0-1 分制) 3. 识别仍缺失哪些上下文 4. 优化搜索条件并重复(最多 3 个循环) 5. 返回相关性 >= 0.7 的文件
最佳实践
- •先宽泛,后逐步细化 - 不要过度指定初始查询
- •学习代码库术语 - 第一轮循环通常能揭示命名约定
- •跟踪缺失内容 - 明确识别差距以驱动优化
- •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
- •自信地排除 - 低相关性文件不会变得相关
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