nemo-relay-instrument-calls

bởi nvidia

Bọc các lệnh gọi công cụ ứng dụng và lệnh gọi LLM/nhà cung cấp với các phạm vi NeMo Relay và API thực thi được quản lý

npx skills add https://github.com/nvidia/nemo-relay --skill nemo-relay-instrument-calls

Instrument Tool And LLM Calls

Use this skill when an app already has tool functions or model/provider calls and needs to run them through NeMo Relay correctly. Keep the original callable behavior stable while adding Relay lifecycle capture.

Default Guidance

  • Put a scope around the natural agent, request, workflow, or graph boundary.
  • Use managed execution APIs first:
    • Rust: tool_call_execute(ToolCallExecuteParams::builder()...), llm_call_execute(LlmCallExecuteParams::builder()...)
    • Python: tools.execute(...), llm.execute(...)
    • Node.js: toolCallExecute(...), llmCallExecute(...)
    • Go: tools.Execute(...), llm.Execute(...) or the top-level wrappers
  • Use manual lifecycle APIs only when the host framework cannot be wrapped by the managed execute helpers.

Embedded Runtime Semantics

  • Managed tool and LLM execution runs conditional-execution guardrails first on the raw input. If rejected, the runtime emits a standalone mark event and does not run request intercepts or the callable.
  • Request intercepts run after conditional guardrails and rewrite the real input that reaches execution intercepts and the callback.
  • Sanitize-request guardrails affect emitted start-event payloads only. They do not rewrite the caller-visible request or arguments.
  • Execution intercepts wrap the callback with the middleware next pattern and may short-circuit by returning their own result.
  • Sanitize-response guardrails affect emitted end-event payloads only. The value returned to application code remains the raw callback or execution-intercept result.
  • If execution fails after the start event has been emitted, the runtime still emits an end event without a semantic output payload.
  • Tool calls are named operations with JSON-compatible arguments and results. Keep the original tool callable responsible for business logic; let NeMo Relay own lifecycle events, middleware, and metadata.
  • LLM calls use an LLMRequest made of metadata plus content. Pass model names and stable call identifiers when they matter for trace export or diagnostics.
  • Manual lifecycle APIs are for framework adapters that already own execution. If you use them, every start call needs a matching end or error path with the relevant semantic payloads supplied explicitly.
  • Partial middleware APIs such as request_intercepts(...) and conditional_execution(...) are for advanced adapters that need one middleware family before calling a provider manually.
  • Streaming LLM wrappers collect chunks and finalize a response at stream end; dropping the stream early can prevent finalizers and subscribers from seeing a complete output.

Checklist

  • Scope boundary chosen before the first tool or LLM call
  • Existing tool function wrapped without losing its original arguments/result
  • Existing LLM/provider call wrapped at the right abstraction layer
  • Optional metadata, attributes, or model name attached where useful
  • Context propagation handled if the call hops threads or async tasks

Use Another Skill When

Choose another skill when the task requires a neighboring workflow:

  • Use nemo-relay-plugin-observability for traces, ATIF, or export setup.
  • Use nemo-relay-debug-runtime-integration to debug missing events or load failures.
  • Use nemo-relay-instrument-context-isolation for per-request isolation or worker-pool guidance.
  • Use nemo-relay-plugin-build for reusable, configuration-activated runtime behavior.

Related Skills

Use these skills for adjacent workflows:

  • Start onboarding with nemo-relay-get-started.
  • Add typed wrappers with nemo-relay-instrument-typed-wrappers.
  • Configure export with nemo-relay-plugin-observability.
  • Package reusable behavior with nemo-relay-plugin-build.

Thêm skills từ nvidia

fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…
aicr-managing-openvex
nvidia
Use when adding, updating, or removing CVE/GHSA suppressions in `.openvex.json` — the OpenVEX document consumed by the daily image vulnerability scan workflow.…
aicr-creating-slide-decks
nvidia
Sử dụng khi xây dựng một bộ trình chiếu HTML độc lập hoặc điểm trình bày trực quan cho một khái niệm kỹ thuật hoặc quy trình làm việc (ví dụ: demos/*.html) — hiển thị toàn màn hình hoặc…
aicr-creating-guided-demos
nvidia
Tạo khung kịch bản demo có hướng dẫn tương tác (demos/*.sh), trực tiếp hoặc tự học, theo mẫu Frame → Tell → Show → Close. Kích hoạt khi có "demo script", "guided…
aicr-analyzing-snapshots
nvidia
Sử dụng khi phân tích tệp YAML snapshot AICR, xem xét trạng thái cụm, so sánh đặc điểm nhà cung cấp, trích xuất thông tin chi tiết về cấu trúc liên kết GPU/mạng, hoặc…