反復検索パターン は何をしますか？
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。サブエージェントは作業を開始するまで必要なコンテキストを把握できません。
いつアクティブにするか
- サブエージェントを起動するが、事前にコードベースのコンテキストを予測できない場合
- コンテキストを段階的に絞り込むマルチエージェントワークフローを構築する場合
- エージェントタスクで「コンテキストが大きすぎる」または「コンテキスト不足」のエラーが発生する場合
- コード探索のためのRAG型取得パイプラインを設計する場合
- エージェントオーケストレーションにおけるトークン使用量を最適化する場合
問題
サブエージェントは限られたコンテキストで起動されます。彼らは知りません:
- どのファイルに関連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
- プロジェクトが使用する用語
標準的なアプローチは失敗します:
- 全部送信: コンテキスト制限を超過
- 何も送信しない: エージェントに重要な情報が欠落
- 必要なものを推測: 多くの場合間違っている
解決策: 反復検索
コンテキストを段階的に絞り込む4フェーズのループ:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ LOOP │─────│ REFINE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ 最大3サイクル、その後続行 │
└─────────────────────────────────────────────┘
フェーズ1: DISPATCH（初期探索）
候補ファイルを収集するための最初の広いクエリ:
// 高レベルの意図から開始
const initialQuery = {
patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};
// 取得エージェントにディスパッチ
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
フェーズ2: EVALUATE（評価）
取得したコンテンツの関連性を評価:
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): ターゲット機能を直接実装
- 中 (0.5-0.7): 関連パターンまたは型を含む
- 低 (0.2-0.4): 間接的に関連
- なし (0-0.2): 関連なし、除外
フェーズ3: REFINE（洗練）
評価に基づいて検索条件を更新:
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
return {
// 高関連性ファイルで発見された新しいパターンを追加
patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
// コードベースで見つかった用語を追加
keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
// 関連性が確認された不要パスを除外
excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
.filter(e => e.relevance < 0.2)
.map(e => e.path)
],
// 特定のギャップをターゲット
focusAreas: evaluation
.flatMap(e => e.missingContext)
.filter(unique)
};
}
フェーズ4: LOOP（反復）
洗練された条件で繰り返す（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);
// 十分なコンテキストがあるかチェック
const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
return highRelevance;
}
// 洗練して継続
query = refineQuery(evaluation, query);
bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
}
return bestContext;
}
実践例
例1: バグ修正コンテキスト
タスク: 「認証トークンの期限切れバグを修正する」
サイクル1:
DISPATCH: src/** で「token」「auth」「expiry」を検索
EVALUATE: auth.ts (0.9), tokens.ts (0.8), user.ts (0.3) を発見
REFINE: 「refresh」「jwt」キーワードを追加; user.ts を除外
サイクル2:
DISPATCH: 洗練された用語で検索
EVALUATE: session-manager.ts (0.95), jwt-utils.ts (0.85) を発見
REFINE: 十分なコンテキスト（高関連ファイル2個）
結果: auth.ts, tokens.ts, session-manager.ts, jwt-utils.ts
例2: 機能実装
タスク: 「APIエンドポイントにレート制限を追加する」
サイクル1:
DISPATCH: routes/** で「rate」「limit」「api」を検索
EVALUATE: 一致なし - コードベースは「throttle」という用語を使用
REFINE: 「throttle」「middleware」キーワードを追加
サイクル2:
DISPATCH: 洗練された用語で検索
EVALUATE: throttle.ts (0.9), middleware/index.ts (0.7) を発見
REFINE: ルーターパターンが必要
サイクル3:
DISPATCH: 「router」「express」パターンを検索
EVALUATE: router-setup.ts (0.8) を発見
REFINE: 十分なコンテキスト
結果: throttle.ts, middleware/index.ts, router-setup.ts
エージェントとの統合
エージェントプロンプトで使用:
このタスクのコンテキストを取得する際:
1. 広いキーワード検索から開始する
2. 各ファイルの関連性を評価する（0-1スケール）
3. まだ不足しているコンテキストを特定する
4. 検索条件を洗練して繰り返す（最大3サイクル）
5. 関連性が0.7以上のファイルを返す
ベストプラクティス
- 広く始めて、徐々に絞り込む - 初期クエリを過剰に指定しない
- 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多い
- 不足しているものを追跡する - 明示的なギャップ特定が洗練を促進する
- 「十分良い」ところで止める - 高関連ファイル3個は中程度のファイル10個より優れている
- 確信を持って除外する - 低関連ファイルが関連することはない
関連項目
- The Longform Guide - サブエージェントオーケストレーションセクション
continuous-learningスキル - 時間とともに改善するパターン用- ECCにバンドルされているエージェント定義（手動インストールパス:
agents/）