用途：用于修改 Databricks 应用模板中的智能体代码，包括添加工具、更换模型、编辑 agent_server/agent.py 及调整配置。主要文件：agent.py（智能体逻辑、模型、指令、MCP 服务器）、start_server.py（FastAPI 与 MLflow）、evaluate_agent.py（评估）、utils.py（认证与流处理）、databricks.yml（Bundle 配置与权限）。
主要能力：通过 databricks-langchain SDK 接入 ChatDatabricks（模型服务端点，如 databricks-claude-3-7-sonnet）、DatabricksEmbeddings（嵌入）、DatabricksVectorSearch（向量检索）。用 DatabricksMultiServerMCPClient 与 DatabricksMCPServer 接入 MCP 服务器，支持 from_uc_function、from_vector_search、Genie Space 及非 Databricks 的 MCPServer；添加后需在 databricks.yml 授予权限。
使用方式：改动前先确认 SDK 中 API 存在，必要时运行 uv sync 创建 .venv。用 mlflow.langchain.autolog() 开启追踪，create_agent(tools, model) 创建智能体，支持 ainvoke 或 astream，经 process_agent_astream_events 转为 Responses API 事件。系统指令需以 system 消息前置到消息列表，create_agent 不接受 prompt/instructions 参数，否则报错。
适用场景：需要修改已有 Databricks 智能体行为、扩展工具、切换模型或模型的响应式接口。
限制：SDK 版本与可用模型随工作区变化，需自行确认；部分工作区需在 databricks.yml 授权访问服务端点；模型列表、价格及具体部署步骤资料未提供。