反復的取得パターン
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、どのコンテキストが必要かわかりません。
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。以下がわかりません:
- •どのファイルに関連コードが含まれるか
- •コードベースにどんなパターンが存在するか
- •プロジェクトがどんな用語を使っているか
標準的なアプローチでは失敗します:
- •すべて送る: コンテキスト制限を超過
- •何も送らない: エージェントが重要な情報を欠く
- •必要なものを推測: しばしば不正確
解決策: 反復的取得
4フェーズのループでコンテキストを段階的に洗練:
code
┌─────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ DISPATCH │─────▶│ EVALUATE │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ▲ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ LOOP │◀─────│ REFINE │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ 最大3サイクル、その後処理続行 │ └─────────────────────────────────────────────┘
フェーズ1: DISPATCH(ディスパッチ)
候補ファイルを収集するための初期の広範なクエリ:
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);
フェーズ2: EVALUATE(評価)
取得したコンテンツの関連性を評価:
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)
}));
}
スコアリング基準:
- •高 (0.8-1.0): 対象機能を直接実装
- •中 (0.5-0.7): 関連パターンや型を含む
- •低 (0.2-0.4): 間接的に関連
- •なし (0-0.2): 無関係、除外
フェーズ3: REFINE(洗練)
評価に基づいて検索条件を更新:
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)
};
}
フェーズ4: LOOP(ループ)
洗練された条件で繰り返し(最大3サイクル):
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;
}
実践例
例1: バグ修正のコンテキスト
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
例2: 機能実装
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
エージェントとの統合
エージェントプロンプトでの使用:
markdown
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
- •広く始めて段階的に絞る - 初期クエリを過度に指定しない
- •コードベースの用語を学ぶ - 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 - 明示的なギャップの特定が洗練を駆動する
- •「十分」で止める - 高関連性の3ファイルは、中程度の10ファイルに勝る
- •自信を持って除外 - 低関連性のファイルが関連性を持つことはない
関連リンク
- •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 - •
~/.claude/agents/のエージェント定義