用途：当应用已完成 NeMo Relay 基线埋点，并希望依据运行时信号改善延迟、并行度、提示缓存行为或模型请求行为时使用本技能。若应用尚未埋点，应先使用 nemo-relay-instrument-calls 或 nemo-relay-start。
主要能力：通过第一方插件组件 kind adaptive 配置自适应行为，依赖已有的 NeMo Relay scope、受管工具或 LLM 调用及生命周期事件。主要配置领域包括 state、telemetry、adaptive hints、工具并行度、Adaptive Cache Governor（ACG）与 rollout policy。状态后端有 in_memory 和 redis；工具并行度模式有 observe_only、inject_hints、schedule；ACG 提供方有 passthrough、anthropic、openai，未需要提示缓存规划时可省略 ACG。辅助 API 存在于 Rust nemo_relay_adaptive、Python nemo_relay.adaptive、Node.js nemo-relay-node/adaptive；Go 与原始 FFI 属于源码优先或高级接口。
使用方式：先确认应用已发出预期的 scope、工具与 LLM 事件；捕获目标工作流的基线；以内存状态启用自适应遥测；运行代表性流量并查看报告或运行时事件；选择一个调优面（hints、工具并行度或 ACG）；在配置中启用最小的行为变更；与基线对比并保留回滚路径。默认原则是先观察、对比基线，再一次只启用一项行为变更，优先使用自适应插件组件而非自建调优逻辑或逐调用点手工注册。
适用场景：本地开发先用内存状态与仅遥测行为；仅当学习信号需跨重启保留或跨 worker 共享时才迁移到持久状态；在代表性运行时事件表明应变更什么之后，再添加主动行为。
限制与注意：工具幂等性与竞态行为未知前不要启用调度；提供方负载稳定前不要启用提示缓存规划；除非消费路径明确定义该契约，不要把自适应 hints 当作强制指令；不要用环境变量作为主要自适应配置模型；不要基于单次运行或非代表性流量调优。需要精确配置形态用 nemo-relay-tune-adaptive-config，需在应用逻辑中消费 hints 或调度指引用 nemo-relay-tune-adaptive-hints，需构建可复用插件行为用 nemo-relay-build-plugin。