渐进发现模式适用于这类场景：Agent 接到任务，但不知道相关信息在哪。比如陌生代码库的 bug 调试、陌生客户的合同审阅、陌生事故的根因排查。具体渐进加载的信息可以是代码、文档、工具以及 Skills 等等。
当任务的相关信息已经被预先索引好，而且可以一次性传给 Agent，就不需要强行渐进发现模型。比如客服 Agent 接的是当前用户的工单上下文（已经在上下文分诊模式的 P1 里了）、研究 Agent 看的是用户上传的某份文档（已经在上下文分诊模式的 P0 里了）。这种场景下 Agent 不需要探索，因为它已经看到了。
工程现场
1、Claude Code 为什么一度放弃 RAG，转向 Agentic Search？
Claude Code 早期用过 RAG + local vector db。这条链路里，vector db 变成了代码仓库之外的第二份知识副本。Agentic Search 的链路更短：它不是没有风险，而是少维护一份"影子仓库"。安全、隐私、过期、可靠性问题，大多就出在这份影子仓库上。
当前任务
→ grep / search / read file / follow imports
→ 读当前工作区里的真实文件
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安全 (Security)： RAG 要先把代码库嵌入到向量数据库（vector db）中。代码、配置、商业逻辑都多了一层暴露面。
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隐私 (Privacy)： 代码进入向量存储后，即使是私有部署，也会带来额外的数据治理问题。
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过期 (Staleness)： 索引一旦建好就会过时。代码每天提交，索引就必须持续更新。索引慢一步，Agent 看到的就是旧代码。
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可靠 (Reliability)： RAG 召回依赖 embedding 模型、查询表达、top-K 和阈值。任何一个环节抖动，结果就会变。grep / read 虽然朴素，但稳定、可解释、可复现。
并且，代码探索不能只靠语义召回。代码库不同于普通文档库。bug 往往藏在变量名、调用链、缓存 key、配置文件、测试路径这些结构关系里。RAG 看的是语义相似，而 grep + read + follow imports 看的是代码结构。前者（RAG）可能召回一堆"语义相关"的文档，后者能顺着真实调用链往下追踪。所以在中小型代码库里，如果目标是 bug 定位、调用链追踪、陌生模块理解，agentic search 往往更直接。先别急着上复杂 RAG，grep + read 应该能解决 70% 的探索问题。
2、Augment Code 为什么又走了持久化的索引（persistent indexing）路线。
Augment Code 把 Context Engine 做成一个工业级索引系统。它可以索引 400K+ 文件，支持较快的全量索引、增量更新和跨 repo 依赖追踪。后来它还把自己的 Context Engine 通过 MCP 暴露给 Claude Code 和 Cursor 使用。Augment 是在补足 Agentic Search 的边界：中小型代码库可以现场探索，超大规模、跨 repo、强依赖追踪的代码库，需要工业级 indexing 托底。Augment 处理的是另一个极端的情况：代码库非常大，跨 repo 依赖非常多，单靠 grep 一轮轮扫描，交互体验会变差。
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第一，Agentic Search 已经是 Coding Agent 的主流共识。代码里的关键信息经常藏在结构关系里，而非藏在语义相似度里。
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第二，持久化索引是 Agentic Search 的规模化补丁。小中型代码库可以现场探索，超大代码库和跨 repo 场景需要提前维护一张代码地图。
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第三，深挖时不应该污染主 Agent 的上下文。更成熟的做法，是把这个深入探索过程隔离出去：让 Sub-Agent 或独立 search worker 负责广扫和初筛，主 Agent 只拿回压缩后的发现、证据链和候选文件。这一点非常重要。长期运行的 Agent 最怕把探索过程中的中间垃圾全部塞进主上下文，最后真正有用的信息反而被淹没。
Agentic search 真正落地时，绝对不能让 Agent 碰运气乱搜。它真正的工程骨架，是广扫、聚焦、深挖（forage-focus-deepen）三阶段循环。
1、第一阶段是广扫（Forage）
Agent 用 grep / glob / find 这种低成本工具扫陌生空间。先拿到 30-50 个候选。这个阶段主要看文件名、路径、匹配行和周边上下文，不读完整文件。代价通常在几千 token 级别。
2、第二阶段是聚焦（Focus）
Agent 从候选里挑 5-10 个最可能的文件完整读。这个阶段开始建立局部理解：谁调用谁，关键函数在哪里，哪个文件可能处在主路径上。
3、第三阶段是深挖（Deepen）
Agent 沿着 focus 阶段发现的可疑链继续追下去。比如读被调用函数、配置文件、测试用例、历史 commit。这个阶段不能再铺开，只追一两条最有信号的链。