用途：在本地运行和测试智能体（agent），适用于用户要求“run locally”“start server”“test agent”或访问 localhost，以及需要用 curl 命令测试 API 的场景。
主要能力与用法： 启动服务器：uv run start-app，服务默认运行在 http://localhost:8000。 服务器选项：热重载 uv run start-server --reload；自定义端口 uv run start-server --port 8001；多 worker（类生产）uv run start-server --workers 4；可组合使用，如 uv run start-server --reload --port 8001。 测试 API：向 http://localhost:8000/invocations 发送 POST 请求，Content-Type 为 application/json，请求体包含 input 数组（role、content），可加 "stream": true 进行流式请求，不加则为非流式。 运行评估：uv run agent-evaluate，使用 MLflow 评分器（RelevanceToQuery、Safety）。 运行单元测试：pytest [path]。
故障排查：端口被占用时改用 --port 8001 或结束占用进程；认证错误时检查 .env 是否正确，并运行 quickstart 技能；模块未找到时运行 uv sync 安装依赖；MLflow 实验未找到时，确认 .env 中 MLFLOW_TRACKING_URI 为 databricks://<profile-name> 格式。若提示 MLFLOW_EXPERIMENT_ID 不存在，可用 databricks -p <profile> experiments get-experiment <experiment_id> 验证实验是否存在，并确保 .env 中 MLFLOW_TRACKING_URI="databricks://DEFAULT" 包含 profile 名称；quickstart 脚本会自动配置。
后续步骤：修改智能体参见 modify-agent 技能，部署到 Databricks 参见 deploy 技能。
限制：资料未提供更多平台支持、收费或性能细节。