From 3930c9b852b50f6b7984714734a24418bd13c423 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: webbrain-one <295484252+webbrain-one@users.noreply.github.com> Date: Tue, 4 Aug 2026 13:31:56 +0300 Subject: [PATCH] docs: add Spanish README --- README.es-ES.md | 591 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 591 insertions(+) create mode 100644 README.es-ES.md 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 @@ + +

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🤖 Office Work Agent Harness

+

+ Asistente de Oficina Inteligente Empresarial con Arquitectura de Ingeniería Harness +

+

+ + Java 17 + + + Spring Boot + + + Vue 3 + + + Element Plus + + + Docker + +

+

+ + Milvus + + + Elasticsearch + + + MinIO + + + RocketMQ + + + Redis + +

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+ AI Agent Service Demo +

+ +## ✨ 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. + + +

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🤖 Office Work Agent Harness

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+ Asistente de Oficina Inteligente Empresarial con Arquitectura de Ingeniería Harness +

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+ + Java 17 + + + Spring Boot + + + Vue 3 + + + Element Plus + + + Docker + +

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+ + Milvus + + + Elasticsearch + + + MinIO + + + RocketMQ + + + Redis + +

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+ AI Agent Service Demo +

+ +## ✨ 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.