用途：为新建 Databricks GenAI 智能体提供 MLflow 3.0 基础模式，包括启用追踪、搭建评估流程、用 Prompt Registry 管理提示词、排查 AI Playground 兼容问题。
主要能力：模型签名方面，Databricks 推荐 ResponsesAgent 而非 ChatAgent，随推荐方式编写即可由 MLflow 自动推断兼容签名，手动定义签名会破坏 AI Playground 兼容性。追踪方面，可在模块顶部用 mlflow.langchain.autolog 开启自动追踪，用 @mlflow.trace 装饰自定义函数，或用 mlflow.start_span 手动创建并设置输入输出与属性。评估方面，提供 Relevance、Safety 等内置评分器，可用 @scorer 定义自定义评分器并返回 Score 对象，生产环境可用 mlflow.genai.assess 做实时评估并按分数触发告警。提示词注册表方面，用 mlflow.genai.log_prompt 记录提示词，用 load_prompt 按别名或版本加载，用 MlflowClient.set_registered_model_alias 设置 production 等别名。
必要用法：日志记录智能体前必须先调用 mlflow.models.set_model(agent)，输入示例使用 input 键而非 messages，返回 ResponsesAgentResponse 对象而非 dict，调用 mlflow.pyfunc.log_model 时不要传 signature 参数。当智能体使用 Genie Spaces 或数据检索工具时，工具失败绝不可回退到 LLM，应返回明确错误信息、声明不会生成假数据，并把错误记录到追踪 span。
适用场景：新建 Databricks GenAI 智能体、实现智能体追踪、搭建评估管道、管理提示词、排查 AI Playground 兼容问题。
限制：资料未提供收费、价格、平台细节及具体版本兼容范围等事实，暂未提供。