Iterative Retrieval

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by affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775No license275K starsListed Oct 9, 2026Updated Oct 9, 2026Repository updated 4 days ago

서브에이전트 컨텍스트 문제를 해결하기 위한 점진적 컨텍스트 검색 개선 패턴

Instructions onlyAI & Agents

AI-generated overview

A pattern for progressively refining context retrieval for subagents in multi-agent workflows.

What it does: This skill documents an iterative retrieval pattern that improves the context given to subagents through a four-stage loop: dispatch a broad query, evaluate file relevance, refine the search criteria, and repeat up to three cycles. It provides scoring criteria, pseudocode for each stage, and worked examples for bug fixing and feature implementation. The output is guidance and prompt text rather than executable code.
When to use it: Use it when creating subagents whose needed codebase context cannot be predicted in advance, when building multi-agent workflows with progressively refined context, or when agents fail due to context overflow or missing context. It also applies when designing RAG-like retrieval pipelines for code exploration or optimizing token usage in agent orchestration.
Requirements: No scripts or runtime dependencies; it is an instructions-only document. It references agent definitions under a local agents directory and links to external material, but needs nothing beyond the agent itself.

반복적 검색 패턴

서브에이전트가 작업을 시작하기 전까지 필요한 컨텍스트를 알 수 없는 멀티 에이전트 워크플로우의 "컨텍스트 문제"를 해결합니다.

활성화 시점

사전에 예측할 수 없는 코드베이스 컨텍스트가 필요한 서브에이전트를 생성할 때
컨텍스트가 점진적으로 개선되는 멀티 에이전트 워크플로우를 구축할 때
에이전트 작업에서 "컨텍스트 초과" 또는 "컨텍스트 누락" 실패를 겪을 때
코드 탐색을 위한 RAG 유사 검색 파이프라인을 설계할 때
에이전트 오케스트레이션에서 토큰 사용량을 최적화할 때

문제

서브에이전트는 제한된 컨텍스트로 생성됩니다. 다음을 알 수 없습니다:

관련 코드가 포함된 파일
코드베이스에 존재하는 패턴
프로젝트에서 사용하는 용어

표준 접근법의 실패:

모든 것을 전송: 컨텍스트 제한 초과
아무것도 전송하지 않음: 에이전트가 중요한 정보를 갖지 못함
필요한 것을 추측: 종종 잘못됨

해결책: 반복적 검색

컨텍스트를 점진적으로 개선하는 4단계 루프:

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

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

1단계: DISPATCH

후보 파일을 수집하기 위한 초기 광범위 쿼리:

javascript

// Start with high-level intentconst initialQuery = {  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']};
// Dispatch to retrieval agentconst candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

// Start with high-level intentconst initialQuery = {  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']};
// Dispatch to retrieval agentconst candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

2단계: EVALUATE

검색된 콘텐츠의 관련성 평가:

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)  }));}

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)  }));}

점수 기준:

높음 (0.8-1.0): 대상 기능을 직접 구현
중간 (0.5-0.7): 관련 패턴이나 타입을 포함
낮음 (0.2-0.4): 간접적으로 관련
없음 (0-0.2): 관련 없음, 제외

3단계: REFINE

평가를 기반으로 검색 기준 업데이트:

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)  };}

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)  };}

4단계: LOOP

개선된 기준으로 반복 (최대 3회):

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;}

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;}

실용적인 예시

예시 1: 버그 수정 컨텍스트

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

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

예시 2: 기능 구현

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

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

에이전트와의 통합

에이전트 프롬프트에서 사용:

markdown

When retrieving context for this task:1. Start with broad keyword search2. Evaluate each file's relevance (0-1 scale)3. Identify what context is still missing4. Refine search criteria and repeat (max 3 cycles)5. Return files with relevance >= 0.7

When retrieving context for this task:1. Start with broad keyword search2. Evaluate each file's relevance (0-1 scale)3. Identify what context is still missing4. Refine search criteria and repeat (max 3 cycles)5. Return files with relevance >= 0.7

모범 사례

광범위하게 시작하여 점진적으로 좁히기 - 초기 쿼리를 과도하게 지정하지 않기
코드베이스 용어 학습 - 첫 번째 사이클에서 주로 네이밍 컨벤션이 드러남
누락된 것 추적 - 명시적 격차 식별이 개선을 주도
"충분히 좋은" 수준에서 중단 - 관련성 높은 파일 3개가 보통 수준의 파일 10개보다 나음
자신 있게 제외 - 관련성 낮은 파일은 관련성이 높아지지 않음

Source and attribution

Source:affaan-m/ECCindocs/ko-KR/skills/iterative-retrievalat commitef648e0

License: No license

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Iterative Retrieval

반복적 검색 패턴

활성화 시점

문제

해결책: 반복적 검색

1단계: DISPATCH

2단계: EVALUATE

3단계: REFINE

4단계: LOOP

실용적인 예시

예시 1: 버그 수정 컨텍스트

예시 2: 기능 구현

에이전트와의 통합

모범 사례

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