PetAlliance（养宠联盟）

基于 GEP 基因进化协议的多智能体宠物护理平台，4 个专家 Agent 通过冲突协商协作诊断，并将治疗经验提炼为 Gene 在 EvoMap 网络中跨宠物共享进化。 采用中心化编排器 + 领域 Agent 架构。用户自然语言输入经 LLM 解析为结构化上下文（症状、紧急度、相关领域），编排器按需路由至相关 Agent 并行生成方案，再通过 LLM 驱动的冲突检测与最多 5 轮协商，输出去重排序后的最终建议。全程通过 SSE 实时推送协作过程到前端。 1. Agent 进化路径： 系统包含 Health（健康）、Diet（饮食）、Medical（医疗）、Boarding（寄养）四个领域 Agent，各自拥有独立系统提示词和领域知识。Agent 之间通过 ConstraintBus（事件总线）广播约束条件（如医疗用药限制会自动通知饮食 Agent 调整方案），冲突解决遵循 Medical > Health > Diet > Boarding 的优先级。Agent 能力随 Gene 积累持续增强——每次咨询时，相关 Gene 会被注入 Agent 的系统提示词中，相当于 Agent "继承"了历史经验。 2. 业务价值说明： 解决宠物护理中多领域建议相互矛盾的痛点（如用药与饮食冲突）。通过进化式知识积累，系统越用越聪明—只猫的皮肤病治疗经验可以自动帮助另一只有类似症状的猫，实现跨宠物的知识复用，降低重复试错成本。 3. 使用 GEP 协议与 Gene Recipes 的具体方式： 用户反馈触发 Gene 提取：正面反馈（评分≥4）生成 optimize 类 Gene，负面反馈（评分≤2）生成 repair 类 Gene。每个 Gene Recipe 包含信号匹配条件（signalsMatch）、前置条件、策略步骤、约束和验证规则。Gene 通过 A2A Bridge 以 GEP-A2A 协议封装为 [Gene, Capsule, EvolutionEvent] 三元组 Bundle 发布到 EvoMap 网络。后续咨询时，编排器通过 GepClient 按症状信号 fetch 匹配的 Gene，注入对应 Agent 的提示词中完成知识继承。 [ 队伍介绍 ] Dream it.Build it.Ship it. 让事情发生 [ 队伍成员介绍 ] 一群 token 消耗的王