메모리 유형
활성화된 모든 Engram 메모리에는 유형이 있습니다. 유형은 라우팅, 검토 및 에이전트에게 메모리가 렌더링되는 방식을 제어합니다.
| 유형 | 용도 |
|---|---|
| Rule | 사용자 선호도, 교정, 제약 조건, 항상/절대 수행해야 할 가이드 |
| Skill | 반복 가능한 워크플로, 체크리스트, 절차, 런북 |
| Knowledge | 객관적인 프로젝트 사실, 결정, 구현 세부 사항 |
활성화된 모든 메모리 파일에는 Context, Content, Example 섹션이 있습니다. 규칙 메모리는 로드된 가이드가 유용하게 유지되도록 간결한 줄 제한을 목표로 합니다.
좋은 메모리
좋은 Engram 메모리의 특징은 다음과 같습니다.
- 다음 주에도 유효할 만큼 충분히 안정적임
- 나중에 라우팅할 수 있을 만큼 충분히 구체적임
- 에이전트 컨텍스트에 로드할 수 있을 만큼 충분히 짧음
- 의도된 범위 내에서 공유할 수 있을 만큼 충분히 안전함
- 규칙, 워크플로 또는 지식 항목으로 작성됨
나쁜 메모리는 일시적인 채팅 노이즈, 비밀번호/자격 증명, 일회성 추측 또는 아무도 승인하지 않은 사실 등입니다.
규칙 변형 (Rule variants)
Engram은 항상 규칙 메모리를 가벼운(light), 균형 잡힌(balanced), 엄격한(strict) 버전으로 저장합니다. 규칙 변형 모드는 에이전트용 메모리의 렌더링 렌즈 역할을 합니다.
- Strict는 낮은 등급의 모델이 통제된 상태를 유지하도록 돕습니다.
- Light 또는 balanced 문구는 대개 강력한 모델이 규칙으로 인해 추론에 제한을 받지 않도록 돕습니다.
변형이 꺼져 있을 때 Engram은 기본적으로 균형 잡힌 규칙 문구를 렌더링합니다. 설정 조정:
engram set-rule-variant strict|balanced|light|off
에이전트용 출력 (--full)
engram load "<task>"가 실행되면 AI 에이전트를 위해 출력이 간소화됩니다.
| 항목 | 인간 (engram load) | 에이전트 (--full) |
|---|---|---|
| Frontmatter | 모든 필드 (id, type, tags, confidence, scope, author, created, updated, depends_on 등) | id, type, tags, confidence, depends_on만 포함 |
| 규칙 본문 | 세 가지 변형이 모두 포함된 전체 ## Rule Variants 섹션 | ## Rule variants (1/3 based on current: <active>) 아래에 선택된 단 하나의 변형 |
| 비규칙 내용 | 전체 ## Content 섹션 | 동일한 내용, 제목 변경 없음 |
MCP engram_load 및 SessionStart 훅은 기본적으로 --full를 사용합니다 (MCP 도구에서 full: true로 옵트아웃 가능). 스킬셋 어댑터는 생성된 지침에 --full를 하드코딩합니다.