用途：该模板为基于 OpenAI Agents SDK 的智能体提供有状态记忆，把多轮对话历史持久化到 Databricks Lakebase 实例，避免手动管理对话状态。
主要能力：使用 OpenAI Agents SDK Sessions 与 AsyncDatabricksSession。每次运行前，会话取回历史并前置到输入；运行中生成用户消息、回复、工具调用等新条目；运行后自动存入会话。session_id 用于关联同一会话的请求，可从 custom_inputs 提取，缺失时自动生成。
使用方式：依赖 databricks-openai[memory]（已包含在 pyproject.toml）。需准备自动扩缩容的 Databricks Lakebase 实例，并在 .env 设置 LAKEBASE_AUTOSCALING_ENDPOINT。配置读取优先级为 endpoint 高于 project+branch。在 databricks.yml 中为应用添加 postgres 资源（branch、database、permission: CAN_CONNECT_AND_CREATE），并在 config.env 中以 value_from: "postgres" 解析该环境变量。本地测试可运行 uv run start-app，再向 http://localhost:8000/invocations 发送请求；续接会话时在 custom_inputs 传入相同 session_id，支持 stream: true 流式输出。
适用场景：需要跨请求记住用户信息的对话式智能体，如多轮问答、上下文延续。
限制：必须配置可用的 Lakebase 实例与端点，否则报“Lakebase configuration is required”；session_id 不一致会导致无法记住历史；权限不足需检查 postgres 资源授权。其余细节暂未提供。