用途：当智能体需要提示词版本追踪、A/B 测试（champion 与 challenger 对比）、无需改代码即可运行时更新提示词，以及变更审计与回滚能力时，使用该技能模式。
核心思路：提示词统一存放在 Unity Catalog 表（agent_config）中，并作为 MLflow 工件进行版本管理，禁止硬编码在智能体代码里；运行时按别名（production、staging、champion、challenger）加载。每次提示词更新产生新的 MLflow run，别名指向特定版本，便于回滚。
表结构要点：agent_config 含 config_key、config_value、config_type（prompt/setting/metadata）、version、created_at、created_by、description、tags，主键为 (config_key, version)，并按 AUTO 聚簇。Unity Catalog 负责快速、可 SQL 查询且受治理的运行时读取，MLflow 负责版本历史、血缘与回滚。
加载方式：通过 PySpark 的 SparkSession 查询表中对应 config_key 与 config_type='prompt' 的记录；传 version 取指定版本，否则按 version 倒序取最新一条；查不到时抛出 ValueError。
常见错误与限制：不要把提示词硬编码进智能体；不要只写入 Unity Catalog 而跳过 MLflow 记录；拼接 SQL 时必须转义单引号（将 ' 替换为 ''）以防注入。部署前需确认表已创建、提示词同时登记到 UC 表与 MLflow、运行时懒加载、UC 不可用时存在降级默认值、已定义 A/B 别名、更新函数生成新版本、晋升函数更新别名、已防止 SQL 注入，并由 MLflow 实验跟踪提示词变更与评估对比。具体实现细节与脚本以该技能页面提供的模式与脚本为准，官方文档细节暂未提供。