用途：为 GenAI 智能体提供生产级自动化部署模式，覆盖 MLflow 任务触发、数据集血缘、先评估后晋升工作流以及实验组织。适用场景包括为 GenAI 智能体搭建 CI/CD 流水线、通过评估门控自动部署模型、关联评估数据集以实现可追溯、实现先评估后晋升流程、组织 MLflow 实验，以及排查部署任务失败。
主要能力：部署任务可在新模型版本创建时自动触发（MODEL_VERSION_CREATED），支持在 Asset Bundle 中配置触发条件与任务；通过 mlflow.log_input() 关联评估数据集，配合 from_spark() 处理 Spark DataFrame，context 设为 evaluation，以支持数据集血缘追踪、评估结果与数据集版本关联、生产审计与影响分析；建议按开发、评估、部署三个实验分离关注点，并采用统一运行命名（如 dev_YYYYMMDD_HHMMSS、eval_pre_deploy_YYYYMMDD_HHMMSS、deploy_YYYYMMDD_HHMMSS）便于程序化查询与 CI/CD 集成；先评估后晋升模式先运行 mlflow.genai.evaluate，再检查阈值，达标后通过 mlflow.set_registered_model_alias 设置 production 别名，否则抛出阈值错误。
使用方式：按资料中的 Asset Bundle 配置示例设置 trigger 类型、model_name 与 stages；评估时使用 mlflow.start_run() 与 mlflow.log_input()；晋升时调用 mlflow.genai.evaluate 与 mlflow.set_registered_model_alias。资料还提供部署任务模式、数据集血缘、实验组织、模型晋升等参考文件及 YAML 模板。
限制：资料未提供具体阈值数值、收费、价格、平台支持范围或效果数据，相关细节暂未提供。