读取路径与路由
读取流程决定了 agent 在某个任务中能看到哪些记忆。
读取流程
- Engram 加载工作区索引以及可选的全局索引。
- 工作区条目优先于全局的重复项。
- 忽略规则和角色过滤会隐藏无关的条目。
- 图感知路由选出一个精简的上下文包。
- 在打印内容之前，先运行哈希和安全检查。
锚定、排序与精选
load 首先以有意义的查询词作为路由锚点，忽略 rule、knowledge 之类的通用记忆词汇以及常见停用词。然后它使用 BM25（轻度词干提取）对 id、标签、directive、摘要、触发词和内容词汇的候选进行排序。得分会按生命周期（review_due x0.7）、过时程度（x0.6）、置信度（medium x0.9）和作用域（工作区 x1.1）进行缩放，并为 agent 获取过的记忆加上一个小幅加成。valid_until 已过的记忆会被排除，省略原因为 lifecycle。拥有四个或更多锚点的查询需要命中两个锚点，或在某个强字段（id、标签、directive 或 applies_to 路径）上命中一次。没有词项重叠的向量命中绝不会使某条记忆入选。
最后，它会把更大的候选池精选为一个精简的上下文包。
正常加载会报告选中数量和相关总数，例如 loaded 8 memory files / 14 total related memories。
load --dry-run显示候选数量、收窄用的标签以及匹配原因。load --all返回所有可见的路由匹配项，而不是应用精简上限。- 默认的
load是面向 agent 的精简路由。需要更广泛的旧版输出时，请使用load --full。
分层披露
默认的 agent 输出是分层的（load.disclosure: auto）：
- 排名靠前的
load.expand_top条命中（默认 3）以正文形式打印在### <id> [<type>, <authority>]之下；当记忆带有depends_on时，还会附带requires: <ids>。 - 其他每一条选中的命中，以及最多 5 个被省略的候选，都以一行卡片打印：
- <id> [<type>] <directive-or-summary>；当其来源发生变化时，会附加(stale)。 - 输出以
fetch: engram load --id <ids>结尾，这样 agent 只在需要时才拉取完整正文。
Frontmatter、## Context、## Example 和 ## Origin 绝不会渲染给 agent。--budget-tokens 限制完整输出的上限：Engram 先把正文变成卡片，然后才丢弃排名最低的卡片。使用 --disclosure full、--full 或 --all 可跳过分层。
Hook 增量与路径触发
Hook 会记住它们在会话中已经交付过的记忆键。之后的提示轮次只注入新增的正文，并把其余内容折叠成一行 already loaded: <ids>。SessionStart 和 PreCompact 会重置该集合。带有 applies_to glob 的记忆还会在 PreToolUse 文件事件（Codex 的 apply_patch 编辑；hook 模式下 Claude 的 Read、Edit、Write、MultiEdit）以及 Gemini 的 AfterTool 事件（read_file、write_file、replace）上被即时注入，每个事件最多 3 条正文。当 hooks.path_rules native（默认）时，Claude 和 Cursor 转而从 .claude/rules/engram/ 和 .cursor/rules/engram/ 下生成的规则文件中加载它们，并由 Claude 的 InstructionsLoaded hook 来更新已交付集合。Claude 和 Codex 的子 agent 通过 SubagentStart 以路由出的上下文启动，并且 hook 输出保持在各宿主的载荷上限之内（Codex 为 2,400 个 token，Claude 为 9,500 个字符）：超出上限时，正文会降级为卡片，绝不会在文本中途被截断。参见 Hooks 与证明行。
workflow 和 workflows 仍然会路由到技能记忆，但通用的类型词本身不会形成宽泛的匹配。
依赖层
当一条记忆应当建立在另一条记忆之上而不是重复它时，请使用 depends_on frontmatter：
depends_on: [release-foundation]
level: advanced
手动编辑之后请运行 engram graph --rebuild。图会报告依赖层，而 engram load 会在更深层的记忆之前，把路由出的前置条件拉入同一个精简上下文包。图的相关边和向量命中本身无法加载无关的记忆；它们只会帮助对已经与有意义的查询词重叠的记忆重新排序或扩展。显式的 depends_on 前置条件即使没有自身的关键词重叠，仍然可以被加载。