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+<div align="center">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/AMD-ROCm-ed1c24?style=for-the-badge&logo=amd&logoColor=white" alt="AMD ROCm" />
+  <img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agent-LangGraph-000000?style=for-the-badge&logo=openai&logoColor=white" alt="LangGraph" />
+  <img src="https://img.shields.io/badge/UI-Gradio-ff7c00?style=for-the-badge" alt="Gradio" />
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+  <h1>🚀 ROCm-Sentinel</h1>
+  <p><strong>Agente de IA Seguro para la Migración Automatizada de NVIDIA CUDA a AMD ROCm (HIP)</strong></p>
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+## 📖 Sobre el Proyecto
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+**ROCm-Sentinel** es una herramienta asistida por Inteligencia Artificial diseñada para romper el "vendor lock-in" en el desarrollo de software acelerado por hardware. Utilizando un flujo de trabajo agéntico (Agentic Workflow), la aplicación toma código nativo de NVIDIA CUDA y lo traduce automáticamente a AMD HIP (Heterogeneous-Compute Interface for Portability), garantizando una transición suave hacia el ecosistema de AMD ROCm.
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+No solo actúa como un traductor sintáctico, sino que incorpora un **Auditor de Seguridad** autónomo que revisa el código generado en busca de fugas de memoria, problemas de paralelismo y optimizaciones específicas para arquitecturas AMD.
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+## 🎯 Metas y Visión
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+1. **Democratizar el Hardware:** Facilitar a los desarrolladores y empresas la migración de sus cargas de trabajo desde ecosistemas cerrados hacia plataformas abiertas y competitivas como AMD.
+2. **Migración Segura (Zero-Leak):** Ir más allá del simple "buscar y reemplazar". Asegurar que el código resultante gestione correctamente la memoria unificada y los hilos en las GPUs de AMD.
+3. **Flujo de Trabajo Interactivo:** Proveer una interfaz amigable donde el desarrollador actúe como supervisor (Human-in-the-Loop), guiando al agente a través de un chat en tiempo real.
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+## 🧠 Modelos de Lenguaje (Agentes IA)
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+Nuestra arquitectura multi-agente (Traductor + Auditor) está potenciada por LLMs de última generación a través de la API de Fireworks AI.
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+* 🟢 **Modelo Actual en Uso: `DeepSeek V3.1`**
+    * Actualmente, el proyecto está configurado para ejecutarse sobre DeepSeek V3.1, un modelo altamente capaz con un razonamiento lógico excepcional y tiempos de respuesta ultrarrápidos para la demostración interactiva.
+* ⭐ **Modelo Recomendado: `Qwen2.5-Coder 32B Instruct`**
+    * Para entornos de producción y repositorios de código complejos, **recomendamos fuertemente** cambiar la configuración al modelo Qwen 2.5 Coder. Al estar entrenado específicamente en sintaxis de programación profunda, ofrece una fidelidad superior en la traducción de punteros y directivas complejas de C++/CUDA.
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-title: Sentinel ROCm
-emoji: 📚
-colorFrom: red
-colorTo: pink
-sdk: gradio
-sdk_version: 6.14.0
-python_version: '3.13'
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: mit
-short_description: 'ROCm-Sentinel, a system designed to redefine how developers '
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+## 🛠️ Tecnologías Utilizadas
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+* **Python 3** - Lenguaje base.
+* **Gradio** - Construcción de la interfaz web interactiva.
+* **LangGraph & LangChain** - Orquestación del flujo de trabajo de los agentes (nodos y aristas).
+* **Fireworks AI** - Proveedor de inferencia Serverless de los modelos LLM de código abierto.
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-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+## ⚙️ Instalación y Uso Local
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+Sigue estos pasos para desplegar ROCm-Sentinel en tu propia máquina:
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+1. **Clonar el repositorio:**
+   ```bash
+   git clone [https://github.com/MrZRo/ROCm-Sentinel.git](https://github.com/MrZRo/ROCm-Sentinel.git)
+   cd ROCm-Sentinel
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+2. **Crear y activar un entorno virtual:**
+  ```bash
+  # En Windows
+  python -m venv env
+  source env/Scripts/activate
+  
+  # En Linux/Mac
+  python3 -m venv env
+  source env/bin/activate
+  ```
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+3. **Instalar dependencias:**
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+    ```