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name: iterative-retrieval
description: 逐步優化內容擷取的模式，旨在解決子 Agent (Subagent) 的上下文 (Context) 缺失問題。
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# 疊代擷取模式 (Iterative Retrieval Pattern)

用於解決多 Agent 工作流中的「上下文問題」— 即子 Agent 在開始工作前，往往不知道自己具體需要哪些上下文資訊。

## 何時啟用

- 當啟動子 Agent 時，它們需要事前無法預知的程式碼庫上下文。
- 建構需要逐步優化上下文的廣泛多 Agent 工作流。
- Agent 任務中遇到「內容過載 (Context too large)」或「缺少上下文 (Missing context)」的失敗情況。
- 為程式碼探索設計類 RAG (檢索增強生成) 的擷取流水線。
- 在 Agent 編排中優化 Token 使用量。

## 問題所在

子 Agent 啟動時僅具備有限的上下文。它們通常不知道：
- 哪些檔案包含相關程式碼。
- 程式碼庫中存在哪些既定模式。
- 專案使用了哪些特定術語。

標準做法通常會失敗：
- **發送全部內容**：超出上下文限制。
- **什麼都不發送**：Agent 缺少關鍵資訊。
- **猜測需求**：往往猜錯。

## 解決方案：疊代擷取 (Iterative Retrieval)

一個分為 4 階段的迴圈，用於逐步精煉上下文：

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │   派發   │─────▶│   評估   │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │   迴圈   │◀─────│   精煉   │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        最多 3 個週期，隨後繼續執行            │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

### 階段 1：派發 (DISPATCH)

初始階段：執行廣泛查詢以蒐集候選檔案。

```javascript
// 從高階意圖開始
const initialQuery = {
  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};

// 派發給擷取 Agent
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
```

### 階段 2：評估 (EVALUATE)

評估所擷取內容的相關性：

```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)**：直接實作了目標功能。
- **中 (0.5-0.7)**：包含相關的模式或型別定義。
- **低 (0.2-0.4)**：僅有些微關聯。
- **無 (0-0.2)**：不相關，應排除。

### 階段 3：精煉 (REFINE)

根據評估結果更新搜尋準則：

```javascript
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
  return {
    // 加入在高度相關檔案中發現的新模式
    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],

    // 加入程式碼庫中使用的術語
    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],

    // 排除已確認不相關的路徑
    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
      .filter(e => e.relevance < 0.2)
      .map(e => e.path)
    ],

    // 針對特定的資訊缺口
    focusAreas: evaluation
      .flatMap(e => e.missingContext)
      .filter(unique)
  };
}
```

### 階段 4：迴圈 (LOOP)

使用精煉後的準則重複執行（最多 3 次週期）：

```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);

    // 檢查是否有足夠的上下文
    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;
}
```

## 實戰範例

### 範例 1：除錯任務的上下文
任務：「修復身份驗證權杖 (Auth Token) 過期的錯誤」

週期 1：
- **派發**：在 `src/**` 中搜尋 "token", "auth", "expiry"。
- **評估**：發現 `auth.ts` (0.9), `tokens.ts` (0.8), `user.ts` (0.3)。
- **精煉**：加入關鍵字 "refresh", "jwt"；排除 `user.ts`。

週期 2：
- **派發**：搜尋精煉後的詞彙。
- **評估**：發現 `session-manager.ts` (0.95), `jwt-utils.ts` (0.85)。
- **精煉**：上下文已足夠。

結果：`auth.ts`, `tokens.ts`, `session-manager.ts`, `jwt-utils.ts`

### 範例 2：功能實作
任務：「為 API 端點加入速率限制 (Rate Limiting)」

週期 1：
- **派發**：在 `routes/**` 中搜尋 "rate", "limit", "api"。
- **評估**：無相符結果 — 程式碼庫使用的是 "throttle" 術語。
- **精煉**：加入關鍵字 "throttle", "middleware"。

週期 2：
- **派發**：搜尋精煉後的詞彙。
- **評估**：發現 `throttle.ts` (0.9), `middleware/index.ts` (0.7)。
- **精煉**：還需要路由模式。

週期 3：
- **派發**：搜尋 "router", "express" 相關模式。
- **評估**：發現 `router-setup.ts` (0.8)。
- **精煉**：上下文已足夠。

結果：`throttle.ts`, `middleware/index.ts`, `router-setup.ts`

## 整合至 Agent

可以在 Agent 提示詞中使用此邏輯：

```markdown
在為此任務擷取上下文時：
1. 從廣泛的關鍵字搜尋開始。
2. 評估每個檔案的相關性 (0-1 評分)。
3. 識別仍缺失的上下文內容。
4. 精煉搜尋準則並重複執行 (最多 3 次週期)。
5. 回傳相關性評分 >= 0.7 的檔案內容。
```

## 最佳實踐

1. **先廣後窄** — 初次查詢不要過於具體。
2. **學習程式碼庫術語** — 第一個週期通常會揭示專案的命名慣例。
3. **追蹤缺失內容** — 明確識別資訊缺口是驅動精煉的關鍵。
4. **「夠好」即停** — 3 個高度相關的檔案優於 10 個平庸的檔案。
5. **果斷排除** — 相關性低的檔案通常在後續週期也不會變為相關。
