diff --git a/README.es-ES.md b/README.es-ES.md
new file mode 100644
index 0000000..d2a72d2
--- /dev/null
+++ b/README.es-ES.md
@@ -0,0 +1,591 @@
+
+
+
🤖 Office Work Agent Harness
+
+ Asistente de Oficina Inteligente Empresarial con Arquitectura de Ingeniería Harness
+
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+
+
+## ✨ Características
+
+### 🧠 Motor de Razonamiento ReAct
+
+- **Bucle Pensamiento-Acción-Observación** — el agente razona paso a paso, invoca herramientas y observa los resultados de forma iterativa
+- **Una acción por ronda** — cada ronda ReAct invoca una herramienta; las herramientas de documentos agrupan múltiples operaciones mediante la matriz `actions`
+- **Gestión de listas de tareas** — descompone automáticamente tareas complejas y sigue el progreso
+- **Motor de flujos de trabajo** — define y ejecuta flujos de trabajo automatizados de múltiples pasos con gráfico de nodos DAG
+- **Tareas programadas** — crea tareas recurrentes o únicas con reglas de repetición flexibles (ONCE/HOURLY/DAILY/WEEKLY/MONTHLY/YEARLY)
+- **Sistema de habilidades** — carga documentos de habilidades específicos del dominio (Word/Excel) para guiar la generación de documentos con formato profesional
+
+### 💾 Sistema de Memoria en Tres Capas
+
+- **Memoria Procedimental** — almacena los patrones de comportamiento y el conocimiento operativo del Agente, incluyendo indicaciones del sistema, documentos de habilidades, definiciones de flujos de trabajo, reglas de ejecución de tareas y conciencia del tiempo actual. Esta capa moldea _cómo_ piensa y actúa el Agente
+- **Memoria a Corto Plazo** — mantiene el historial de conversaciones recientes con el mecanismo **AOF (Archivo de Solo Adición) de Reescritura**: los registros de conversación sin procesar (interacciones del usuario, pensamientos de la IA, acciones/resultados de herramientas) se reorganizan por recuperación; fusionando pares de acción-resultado por ronda, eliminando duplicados en operaciones de archivos (manteniendo solo la última escritura por archivo) y truncando a un límite de rondas configurable, garantizando un contexto compacto y relevante sin ruido redundante
+- **Memoria a Largo Plazo** — preserva el conocimiento persistente a través de dos estructuras complementarias:
+ - **Conversaciones Efectivas** — los últimos N segmentos de diálogo de alta calidad (solicitudes del usuario y respuestas de la IA) que permanecen directamente útiles para el contexto en curso
+ - **Resúmenes Históricos** — conversaciones anteriores comprimidas mediante resumen de LLM de modo dual: la _compresión incremental_ agrega nuevos fragmentos de resumen a medida que las conversaciones crecen, mientras que la _compresión completa_ reescribe todo el resumen cuando la cantidad de tokens supera el umbral, asegurando que el resumen permanezca coherente y limitado
+
+### 🔧 Sistema de Herramientas MCP
+
+| Herramienta | Descripción |
+| ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Word** | Crear/modificar documentos Word — párrafos, tablas, estilos, encabezados/pies de página, imágenes, marcas de agua, índice y más de 39 operaciones mediante la matriz `actions` |
+| **Excel** | Crear/modificar hojas de cálculo Excel — celdas, fórmulas, estilos, gráficos, validación de datos, formato condicional y más de 30 operaciones mediante la matriz `actions` |
+| **PDF Read** | Extraer texto y tablas de archivos PDF |
+| **Chart** | Generar gráficos de visualización de datos (de barras, líneas, circular, dispersión, área) |
+| **Knowledge Base** | Cargar y consultar documentos con búsqueda de similitud vectorial (Milvus) |
+
+### 📡 Comunicación en Tiempo Real
+
+- **SSE (Server-Sent Events)** — transmisión en tiempo real de pensamientos de la IA, llamadas a herramientas y resultados al frontend
+- **Visualización de flujos de trabajo** — actualizaciones en vivo del estado de los nodos durante la ejecución del flujo de trabajo
+- **Progreso de tareas** — actualizaciones en tiempo real de la lista de tareas a medida que el agente trabaja
+
+## 🏗️ Arquitectura
+
+```
+┌─────────────┐ SSE ┌──────────────────┐
+│ Vue 3 UI │◄────────────►│ Spring Boot │
+│ Element+ │ REST/SSE │ Agent Core │
+└─────────────┘ │ │
+ │ ┌────────────┐ │
+ │ │ ReAct Loop │ │
+ │ │ Think→Act │ │
+ │ │ →Observe │ │
+ │ └─────┬──────┘ │
+ │ │ │
+ │ ┌─────▼──────┐ │
+ │ │ MCP Tools │ │
+ │ │ System Tool│ │
+ │ └─────┬──────┘ │
+ │ │ │
+ │ ┌─────▼──────┐ │
+ │ │ Memory │ │
+ │ │ P/S/L Layer│ │
+ │ └────────────┘ │
+ └────────┬─────────┘
+ │
+ ┌─────────────────┼─────────────────┐
+ │ │ │
+ ┌─────▼────┐ ┌──────▼─────┐ ┌──────▼─────┐
+ │ MySQL │ │ Milvus │ │ MinIO │
+ │ Redis │ │ ES │ │ RocketMQ │
+ └──────────┘ └────────────┘ └────────────┘
+```
+
+## 🚀 Inicio Rápido
+
+### Docker Compose (Recomendado)
+
+```bash
+# Clone the repository
+git clone https://github.com/your-username/agent-service.git
+cd agent-service
+
+# Configure environment variables
+cd docker
+cp .env.example .env
+# Edit .env and fill in your API keys
+
+# Start all services
+docker compose up -d
+
+# Access the application
+# Frontend: http://localhost:8080
+# Backend API: http://localhost:8081
+```
+
+
+🐳 Solución de problemas: Fallos al descargar imágenes
+
+Si encuentra fallos al descargar imágenes debido a problemas de red, utilice el script proporcionado para descargarlas manualmente:
+
+```bash
+cd docker
+powershell -ExecutionPolicy Bypass -File pull-images.ps1
+```
+
+**O descargue las imágenes manualmente:**
+
+```bash
+# Configure Docker mirror (Docker Desktop -> Settings -> Docker Engine)
+{
+ "registry-mirrors": [
+ "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
+ "https://hub-mirror.c.163.com",
+ "https://mirror.baidubce.com"
+ ]
+}
+```
+
+
+
+### Desarrollo Local
+
+**Requisitos previos:**
+
+- JDK 17+
+- Node.js 20+
+- MySQL 8.0, Redis 7, Elasticsearch 8, Milvus 2.4, MinIO, RocketMQ 5
+
+**Backend:**
+
+```bash
+# Initialize database
+mysql -u root -p < sql/agent_service.sql
+
+# Configure application.properties (copy from example)
+cp agent-core/src/main/resources/application.properties.example \
+ agent-core/src/main/resources/application.properties
+
+# Build and run
+mvn clean package -DskipTests
+java -jar agent-core/target/agent-core-1.0.0-SNAPSHOT.jar
+```
+
+**Frontend:**
+
+```bash
+cd agent-ui
+npm install
+npm run dev
+# Access at http://localhost:3000
+```
+
+## ⚙️ Configuración
+
+Variables de entorno clave para la implementación con Docker:
+
+| Variable | Descripción | Predeterminado |
+| ------------------- | ------------------------- | ------------------------------------------ |
+| `DEEPSEEK_API_KEY` | Clave API de DeepSeek LLM | `your-api-key` |
+| `DEEPSEEK_BASE_URL` | URL base de la API del LLM | `https://api.deepseek.com` |
+| `DEEPSEEK_MODEL` | Nombre del modelo LLM | `deepseek-chat` |
+| `EMBEDDING_API_KEY` | Clave API del servicio de incrustación (embedding) | `your-api-key` |
+| `EMBEDDING_API_URL` | URL del servicio de incrustación (embedding) | `https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings` |
+| `EMBEDDING_MODEL` | Nombre del modelo de incrustación (embedding) | `Qwen/Qwen3-Embedding-4B` |
+
+Para el desarrollo local, edite `agent-core/src/main/resources/application.properties`.
+
+## 📁 Estructura del Proyecto
+
+```
+agent-service/
+├── agent-core/ # Spring Boot backend — ReAct engine, MCP tools, memory layer
+├── agent-ui/ # Vue 3 frontend — chat UI, workflow editor, file manager
+├── agent-common/ # Shared modules (common-core, common-api, common-util)
+├── skills/ # AI skill documents (Word/Excel domain knowledge)
+├── sql/ # Database initialization scripts
+├── docker/ # Docker Compose & Dockerfiles
+│ ├── docker-compose.yml
+│ ├── agent-core/
+│ │ ├── Dockerfile
+│ │ └── application-docker.properties
+│ ├── agent-ui/
+│ │ ├── Dockerfile
+│ │ └── nginx.conf
+│ └── rocketmq/
+│ └── broker.conf
+├── assets/ # Demo images and GIFs
+└── docs/ # Documentation
+```
+
+## 🛠️ Stack Tecnológico
+
+**Backend:**
+
+- [Spring Boot 3.2](https://spring.io/projects/spring-boot) — Marco de trabajo de la aplicación
+- [MyBatis-Plus](https://baomidou.com/) — Marco de trabajo ORM
+- [Apache POI](https://poi.apache.org/) — Procesamiento de documentos Word/Excel
+- [Spring AI](https://spring.io/projects/spring-ai) — Marco de integración de IA
+- [Milvus](https://milvus.io/) — Base de datos vectorial para búsqueda semántica
+- [Elasticsearch](https://www.elastic.co/) — Búsqueda de texto completo y almacenamiento vectorial
+- [MinIO](https://min.io/) — Almacenamiento de objetos para gestión de archivos
+- [RocketMQ](https://rocketmq.apache.org/) — Cola de mensajes para tareas asincrónicas
+- [Redis](https://redis.io/) — Caché y almacenamiento de sesiones
+
+**Frontend:**
+
+- [Vue 3](https://vuejs.org/) — Marco de trabajo JavaScript progresivo
+- [Element Plus](https://element-plus.org/) — Biblioteca de componentes de IU
+- [Vue Flow](https://vue-flow.dev/) — Visualización de DAG de flujos de trabajo
+- [Vite](https://vitejs.dev/) — Herramienta de compilación
+- [Pinia](https://pinia.vuejs.org/) — Gestión de estado
+
+## 📍 Hoja de Ruta
+
+### v1.0.0 (Actual)
+
+- Motor de razonamiento ReAct con bucle Pensamiento-Acción-Observación
+- Sistema de memoria en tres capas (Procedimental / A Corto Plazo AOF / Resumido a Largo Plazo)
+- Herramientas MCP: Word (más de 39 acciones), Excel (más de 30 acciones), Lectura de PDF, Chart, Base de Conocimientos
+- Herramientas del sistema: gestión de archivos, CRUD/ejecución de flujos de trabajo, tareas programadas, `ask_user`, consulta de base de conocimientos
+- Comunicación SSE en tiempo real con visualización de flujos de trabajo
+- Sistema de habilidades para orientación en la generación de documentos específicos del dominio
+
+### v1.1.0 (Planeado)
+
+- **Caché de Redis** — caché de datos activos para sesiones, agentes y consultas accedidas con frecuencia
+- **Tareas asincrónicas de RocketMQ** — desacoplar ejecuciones de herramientas de larga duración del bucle ReAct mediante procesamiento impulsado por mensajes
+- **Recuperación de memoria a largo plazo con Elasticsearch** — habilitar búsqueda híbrida (vectorial + texto completo) para el recuerdo de memoria a largo plazo
+- **Gestión de pools de hilos para multi-Agente** — gestión concurrente de tiempo de ejecución de agentes con aislamiento de pools de hilos compartidos y cuotas de recursos
+
+## 📝 Descargo de Responsabilidad
+
+Este es un **proyecto de aprendizaje** creado con fines educativos para explorar la arquitectura y los patrones de implementación de Agentes de IA. Aunque demuestra muchas características similares a las de producción, tenga en cuenta que:
+
+- La base de código aún está en evolución y puede contener errores o implementaciones incompletas
+- Algunas características (caché de Redis, tareas asincrónicas de RocketMQ, recuperación con Elasticsearch, pool de hilos multi-agente) están planificadas pero aún no implementadas
+- El proyecto prioriza el aprendizaje y la experimentación sobre la preparación para producción
+- ¡Las contribuciones, comentarios y sugerencias son bienvenidas!
+
+## 👨💻 Desarrollado por
+
+**Ruize Song** — Maestría en Tecnología Informática
+
+Ingeniero de desarrollo backend con experiencia en Java, C++ y Python. Apasionado por la arquitectura de Agentes de IA y los patrones de Ingeniería Harness.
+
+| | |
+| --------- | --------------------------- |
+| 💻 GitHub | https://github.com/akml2013 |
+| 📧 Email | akmla8@qq.com |
+
+---
+
+## 📜 Licencia
+
+Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT.
+
+
+
+
🤖 Office Work Agent Harness
+
+ Asistente de Oficina Inteligente Empresarial con Arquitectura de Ingeniería Harness
+
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+## ✨ Características
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+### 🧠 Motor de Razonamiento ReAct
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+- **Bucle Pensamiento-Acción-Observación** — el agente razona paso a paso, invoca herramientas y observa los resultados de forma iterativa
+- **Una acción por ronda** — cada ronda ReAct invoca una herramienta; las herramientas de documentos agrupan múltiples operaciones mediante la matriz `actions`
+- **Gestión de listas de tareas** — descompone automáticamente tareas complejas y sigue el progreso
+- **Motor de flujos de trabajo** — define y ejecuta flujos de trabajo automatizados de múltiples pasos con gráfico de nodos DAG
+- **Tareas programadas** — crea tareas recurrentes o únicas con reglas de repetición flexibles (ONCE/HOURLY/DAILY/WEEKLY/MONTHLY/YEARLY)
+- **Sistema de habilidades** — carga documentos de habilidades específicos del dominio (Word/Excel) para guiar la generación de documentos con formato profesional
+
+### 💾 Sistema de Memoria en Tres Capas
+
+- **Memoria Procedimental** — almacena los patrones de comportamiento y el conocimiento operativo del Agente, incluyendo indicaciones del sistema, documentos de habilidades, definiciones de flujos de trabajo, reglas de ejecución de tareas y conciencia del tiempo actual. Esta capa moldea _cómo_ piensa y actúa el Agente
+- **Memoria a Corto Plazo** — mantiene el historial de conversaciones recientes con el mecanismo **AOF (Archivo de Solo Adición) de Reescritura**: los registros de conversación sin procesar (interacciones del usuario, pensamientos de la IA, acciones/resultados de herramientas) se reorganizan por recuperación; fusionando pares de acción-resultado por ronda, eliminando duplicados en operaciones de archivos (manteniendo solo la última escritura por archivo) y truncando a un límite de rondas configurable, garantizando un contexto compacto y relevante sin ruido redundante
+- **Memoria a Largo Plazo** — preserva el conocimiento persistente a través de dos estructuras complementarias:
+ - **Conversaciones Efectivas** — los últimos N segmentos de diálogo de alta calidad (solicitudes del usuario y respuestas de la IA) que permanecen directamente útiles para el contexto en curso
+ - **Resúmenes Históricos** — conversaciones anteriores comprimidas mediante resumen de LLM de modo dual: la _compresión incremental_ agrega nuevos fragmentos de resumen a medida que las conversaciones crecen, mientras que la _compresión completa_ reescribe todo el resumen cuando la cantidad de tokens supera el umbral, asegurando que el resumen permanezca coherente y limitado
+
+### 🔧 Sistema de Herramientas MCP
+
+| Herramienta | Descripción |
+| ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Word** | Crear/modificar documentos Word — párrafos, tablas, estilos, encabezados/pies de página, imágenes, marcas de agua, índice y más de 39 operaciones mediante la matriz `actions` |
+| **Excel** | Crear/modificar hojas de cálculo Excel — celdas, fórmulas, estilos, gráficos, validación de datos, formato condicional y más de 30 operaciones mediante la matriz `actions` |
+| **PDF Read** | Extraer texto y tablas de archivos PDF |
+| **Chart** | Generar gráficos de visualización de datos (de barras, líneas, circular, dispersión, área) |
+| **Knowledge Base** | Cargar y consultar documentos con búsqueda de similitud vectorial (Milvus) |
+
+### 📡 Comunicación en Tiempo Real
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+- **SSE (Server-Sent Events)** — transmisión en tiempo real de pensamientos de la IA, llamadas a herramientas y resultados al frontend
+- **Visualización de flujos de trabajo** — actualizaciones en vivo del estado de los nodos durante la ejecución del flujo de trabajo
+- **Progreso de tareas** — actualizaciones en tiempo real de la lista de tareas a medida que el agente trabaja
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+## 🏗️ Arquitectura
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+```
+┌─────────────┐ SSE ┌──────────────────┐
+│ Vue 3 UI │◄────────────►│ Spring Boot │
+│ Element+ │ REST/SSE │ Agent Core │
+└─────────────┘ │ │
+ │ ┌────────────┐ │
+ │ │ ReAct Loop │ │
+ │ │ Think→Act │ │
+ │ │ →Observe │ │
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+ │ │ MCP Tools │ │
+ │ │ System Tool│ │
+ │ └─────┬──────┘ │
+ │ │ │
+ │ ┌─────▼──────┐ │
+ │ │ Memory │ │
+ │ │ P/S/L Layer│ │
+ │ └────────────┘ │
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+ │ │ │
+ ┌─────▼────┐ ┌──────▼─────┐ ┌──────▼─────┐
+ │ MySQL │ │ Milvus │ │ MinIO │
+ │ Redis │ │ ES │ │ RocketMQ │
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+## 🚀 Inicio Rápido
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+### Docker Compose (Recomendado)
+
+```bash
+# Clone the repository
+git clone https://github.com/your-username/agent-service.git
+cd agent-service
+
+# Configure environment variables
+cd docker
+cp .env.example .env
+# Edit .env and fill in your API keys
+
+# Start all services
+docker compose up -d
+
+# Access the application
+# Frontend: http://localhost:8080
+# Backend API: http://localhost:8081
+```
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+🐳 Solución de problemas: Fallos al descargar imágenes
+
+Si encuentra fallos al descargar imágenes debido a problemas de red, utilice el script proporcionado para descargarlas manualmente:
+
+```bash
+cd docker
+powershell -ExecutionPolicy Bypass -File pull-images.ps1
+```
+
+**O descargue las imágenes manualmente:**
+
+```bash
+# Configure Docker mirror (Docker Desktop -> Settings -> Docker Engine)
+{
+ "registry-mirrors": [
+ "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
+ "https://hub-mirror.c.163.com",
+ "https://mirror.baidubce.com"
+ ]
+}
+```
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+
+### Desarrollo Local
+
+**Requisitos previos:**
+
+- JDK 17+
+- Node.js 20+
+- MySQL 8.0, Redis 7, Elasticsearch 8, Milvus 2.4, MinIO, RocketMQ 5
+
+**Backend:**
+
+```bash
+# Initialize database
+mysql -u root -p < sql/agent_service.sql
+
+# Configure application.properties (copy from example)
+cp agent-core/src/main/resources/application.properties.example \
+ agent-core/src/main/resources/application.properties
+
+# Build and run
+mvn clean package -DskipTests
+java -jar agent-core/target/agent-core-1.0.0-SNAPSHOT.jar
+```
+
+**Frontend:**
+
+```bash
+cd agent-ui
+npm install
+npm run dev
+# Access at http://localhost:3000
+```
+
+## ⚙️ Configuración
+
+Variables de entorno clave para la implementación con Docker:
+
+| Variable | Descripción | Predeterminado |
+| ------------------- | ------------------------- | ------------------------------------------ |
+| `DEEPSEEK_API_KEY` | Clave API de DeepSeek LLM | `your-api-key` |
+| `DEEPSEEK_BASE_URL` | URL base de la API del LLM | `https://api.deepseek.com` |
+| `DEEPSEEK_MODEL` | Nombre del modelo LLM | `deepseek-chat` |
+| `EMBEDDING_API_KEY` | Clave API del servicio de incrustación (embedding) | `your-api-key` |
+| `EMBEDDING_API_URL` | URL del servicio de incrustación (embedding) | `https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings` |
+| `EMBEDDING_MODEL` | Nombre del modelo de incrustación (embedding) | `Qwen/Qwen3-Embedding-4B` |
+
+Para el desarrollo local, edite `agent-core/src/main/resources/application.properties`.
+
+## 📁 Estructura del Proyecto
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+```
+agent-service/
+├── agent-core/ # Spring Boot backend — ReAct engine, MCP tools, memory layer
+├── agent-ui/ # Vue 3 frontend — chat UI, workflow editor, file manager
+├── agent-common/ # Shared modules (common-core, common-api, common-util)
+├── skills/ # AI skill documents (Word/Excel domain knowledge)
+├── sql/ # Database initialization scripts
+├── docker/ # Docker Compose & Dockerfiles
+│ ├── docker-compose.yml
+│ ├── agent-core/
+│ │ ├── Dockerfile
+│ │ └── application-docker.properties
+│ ├── agent-ui/
+│ │ ├── Dockerfile
+│ │ └── nginx.conf
+│ └── rocketmq/
+│ └── broker.conf
+├── assets/ # Demo images and GIFs
+└── docs/ # Documentation
+```
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+## 🛠️ Stack Tecnológico
+
+**Backend:**
+
+- [Spring Boot 3.2](https://spring.io/projects/spring-boot) — Marco de trabajo de la aplicación
+- [MyBatis-Plus](https://baomidou.com/) — Marco de trabajo ORM
+- [Apache POI](https://poi.apache.org/) — Procesamiento de documentos Word/Excel
+- [Spring AI](https://spring.io/projects/spring-ai) — Marco de integración de IA
+- [Milvus](https://milvus.io/) — Base de datos vectorial para búsqueda semántica
+- [Elasticsearch](https://www.elastic.co/) — Búsqueda de texto completo y almacenamiento vectorial
+- [MinIO](https://min.io/) — Almacenamiento de objetos para gestión de archivos
+- [RocketMQ](https://rocketmq.apache.org/) — Cola de mensajes para tareas asincrónicas
+- [Redis](https://redis.io/) — Caché y almacenamiento de sesiones
+
+**Frontend:**
+
+- [Vue 3](https://vuejs.org/) — Marco de trabajo JavaScript progresivo
+- [Element Plus](https://element-plus.org/) — Biblioteca de componentes de IU
+- [Vue Flow](https://vue-flow.dev/) — Visualización de DAG de flujos de trabajo
+- [Vite](https://vitejs.dev/) — Herramienta de compilación
+- [Pinia](https://pinia.vuejs.org/) — Gestión de estado
+
+## 📍 Hoja de Ruta
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+### v1.0.0 (Actual)
+
+- Motor de razonamiento ReAct con bucle Pensamiento-Acción-Observación
+- Sistema de memoria en tres capas (Procedimental / A Corto Plazo AOF / Resumido a Largo Plazo)
+- Herramientas MCP: Word (más de 39 acciones), Excel (más de 30 acciones), Lectura de PDF, Chart, Base de Conocimientos
+- Herramientas del sistema: gestión de archivos, CRUD/ejecución de flujos de trabajo, tareas programadas, `ask_user`, consulta de base de conocimientos
+- Comunicación SSE en tiempo real con visualización de flujos de trabajo
+- Sistema de habilidades para orientación en la generación de documentos específicos del dominio
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+### v1.1.0 (Planeado)
+
+- **Caché de Redis** — caché de datos activos para sesiones, agentes y consultas accedidas con frecuencia
+- **Tareas asincrónicas de RocketMQ** — desacoplar ejecuciones de herramientas de larga duración del bucle ReAct mediante procesamiento impulsado por mensajes
+- **Recuperación de memoria a largo plazo con Elasticsearch** — habilitar búsqueda híbrida (vectorial + texto completo) para el recuerdo de memoria a largo plazo
+- **Gestión de pools de hilos para multi-Agente** — gestión concurrente de tiempo de ejecución de agentes con aislamiento de pools de hilos compartidos y cuotas de recursos
+
+## 📝 Descargo de Responsabilidad
+
+Este es un **proyecto de aprendizaje** creado con fines educativos para explorar la arquitectura y los patrones de implementación de Agentes de IA. Aunque demuestra muchas características similares a las de producción, tenga en cuenta que:
+
+- La base de código aún está en evolución y puede contener errores o implementaciones incompletas
+- Algunas características (caché de Redis, tareas asincrónicas de RocketMQ, recuperación con Elasticsearch, pool de hilos multi-agente) están planificadas pero aún no implementadas
+- El proyecto prioriza el aprendizaje y la experimentación sobre la preparación para producción
+- ¡Las contribuciones, comentarios y sugerencias son bienvenidas!
+
+## 👨💻 Desarrollado por
+
+**Ruize Song** — Maestría en Tecnología Informática
+
+Ingeniero de desarrollo backend con experiencia en Java, C++ y Python. Apasionado por la arquitectura de Agentes de IA y los patrones de Ingeniería Harness.
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+| | |
+| --------- | --------------------------- |
+| 💻 GitHub | https://github.com/akml2013 |
+| 📧 Email | akmla8@qq.com |
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+## 📜 Licencia
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+Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT.