iterative-retrieval

反復検索パターン

サブエージェントが作業を開始するまで必要なコンテキストを把握できない、マルチエージェントワークフローにおける「コンテキスト問題」を解決します。

問題

サブエージェントは限られたコンテキストで生成されます。サブエージェントは以下を把握していません：

• どのファイルに関連するコードが含まれているか
• コードベースにどのようなパターンが存在するか
• プロジェクトがどのような用語を使用しているか

標準的なアプローチは失敗します：

• すべてを送信する: コンテキストの上限を超えてしまいます
• 何も送信しない: エージェントに重要な情報が欠如します
• 必要なものを推測する: 多くの場合、間違っています

解決策：反復検索

コンテキストを段階的に洗練させる 4 フェーズのループです：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│        ▲                  │                 │
│        │                  ▼                 │
│   ┌──────────┐      ┌──────────┐            │
│   │   LOOP   │◀─────│  REFINE  │            │
│   └──────────┘      └──────────┘            │
│                                             │
│        Max 3 cycles, then proceed           │
└─────────────────────────────────────────────┘

フェーズ 1：DISPATCH

候補ファイルを収集するための最初の広範なクエリ：

// 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);

フェーズ 2：EVALUATE

取得したコンテンツの関連性を評価します：

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)
  }));
}

スコアリング基準：

• 高 (0.8-1.0): 対象の機能を直接実装している
• 中 (0.5-0.7): 関連するパターンや型を含む
• 低 (0.2-0.4): 間接的に関連している
• なし (0-0.2): 関連性がなく、除外する

フェーズ 3：REFINE

評価に基づいて検索条件を更新します：

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)
  };
}

フェーズ 4：LOOP

洗練された条件で繰り返します（最大 3 サイクル）：

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;
}

実践的な例

例 1：バグ修正のコンテキスト

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

例 2：機能実装

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

エージェントとの統合

エージェントのプロンプトで使用します：

When retrieving context for this task:
1. Start with broad keyword search
2. Evaluate each file's relevance (0-1 scale)
3. Identify what context is still missing
4. Refine search criteria and repeat (max 3 cycles)
5. Return files with relevance >= 0.7

ベストプラクティス

1. 広く始めて、段階的に絞り込む - 最初のクエリを過度に限定しないでください
2. コードベースの用語を学習する - 最初のサイクルで命名規則が明らかになることがよくあります
3. 不足しているものを追跡する - ギャップを明示的に特定することが洗練を促進します
4. 「十分に良い」ところで止める - 関連性の高い 3 つのファイルは、平凡な 10 のファイルに勝ります
5. 自信を持って除外する - 関連性の低いファイルが関連性を持つようになることはありません

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• continuous-learning スキル - 時間とともに改善されるパターン向け
• ~/.claude/agents/ 内のエージェント定義