用途：让 Agent 任务突破 HTTP 约 120 秒超时限制，改为后台执行并持久化结果。前提是已配置 Lakebase，否则需先按 lakebase-setup 技能完成设置。
主要能力：支持三种请求模式——标准 POST /responses 阻塞至完成（查询 ≤120s）；后台加轮询 POST /responses { background: true } 后 GET /responses/{id}；后台加流式 POST /responses { background: true, stream: true }，通过 starting_after 基于游标恢复。长任务持久化到 Lakebase PostgreSQL。
使用方式：在 pyproject.toml 添加依赖 databricks-ai-bridge[agent-server]>=0.18.0 并运行 uv sync；在 start_server.py 中导入并继承 LongRunningAgentServer，重写 transform_stream_event 替换流事件中的占位 ID，传入 Lakebase 连接配置与超时设置，并添加 lifespan 钩子初始化数据库表；在 utils.py 添加 replace_fake_id 工具（OpenAI SDK 与 LangGraph 实现不同）和 LakebaseConfig 配置读取；在 databricks.yml 与 .env 中配置 Lakebase 连接变量及可选参数 TASK_TIMEOUT_SECONDS、POLL_INTERVAL_SECONDS、LOG_LEVEL；最后按 lakebase-setup 技能部署并授予 SP 权限。
构造参数：name（必填）、enable_chat_proxy（默认 False）、db_autoscaling_endpoint、db_project、db_branch、task_timeout_seconds（默认 3600）、poll_interval_seconds（默认 1.0）。
限制与排错：未配置 Lakebase 时 background=true 无结果；任务超时可增大 TASK_TIMEOUT_SECONDS；流事件出现占位 ID 需确保重写 transform_stream_event；数据库初始化失败需检查环境变量与权限。具体收费、价格与平台支持范围资料未提供。