docs: update README with routing mechanism details

README.MD

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 Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https://github.com/lich0821/wcferry) 和 [WechatRobot](https://github.com/lich0821/wechatrobot) 开发，支持接入多种LLM，提供丰富的交互功能和定时任务。该项目旨在将微信客户端转变为一个智能的个人助手，可以执行多种实用功能，带来便捷的用户体验。
 
-和一般机器人框架不同的是，Bubbles 构建了一套基于 AI 的智能路由系统：AI 会读取所有已注册的功能描述，自动判断用户想要执行的操作并调用对应的处理函数。添加新功能时，只需要编写处理逻辑并通过装饰器注册到 AI 路由，无需在消息处理流程里额外写分支逻辑。
+和一般机器人框架不同的是，Bubbles 并不使用 reAct 架构，而是构建了一套带强提示路由：AI 会读取所有已注册的功能描述，自动判断用户想要执行的操作并调用对应的处理函数，使用时会对用户进行强提示。这套路由机制是项目的核心，使得机器人可以在保持主线稳定的同时，快速接入数量众多、类型各异的工具。已实现的功能示例见 **如何添加新功能** 章节。
 
-这套路由机制是项目的核心，使得机器人可以在保持主线稳定的同时，快速接入数量众多、类型各异的工具。已实现的功能示例见 **如何添加新功能** 章节。
+添加新功能时，只需要编写处理逻辑并通过装饰器注册到 AI 路由，无需在消息处理流程里额外写分支逻辑。
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+> 注：该项目是 MCP 、function call 、reAct 出现之前的一个实验项目，但即使在 reAct 和 f-call 大行其道的今天，这套路由机制还是比糙猛快的 reAct 好用的 —— 由于 reAct 架构的黑盒性质，导致用户不清楚 AI 的答案是调研结论还是幻觉，且过于依赖模型提供的所谓“Agent”能力，可迁移性低 —— 所以在未来的版本中，仍然不会不会考虑 reAct 及基于 f-call 的任何调用模式。
 
 ## 🔩 更新日志
 
+- 2026-01-01 增加在选定会话内强制使用 resoning 模型的逻辑
 - 2025-11-13 新增群聊关键词转发配置，并将“想想/总结”等固定触发词重构为可扩展组件
 - 2025-10-29 支持在群里 /set /persona 来设置群聊的人设
-- 2025-10-23 赋予 AI 可以主动进行回复的能力
+- 2025-10-23 赋予 AI 可以在群聊内“插嘴”（主动进行回复）的能力
 - 2025-10-13 由 AI 自主判断回复需要用 flash 还是 resoning 的模型
 - 2025-10-13 赋予 AI 可自由查看历史记录的能力（关键词搜索、时间轴搜索、偏差搜索）
-- 2025-09-25 支持完全的 Agentic Routing 驱动，无需触发词
+- 2025-09-25 支持完全的 Agentic Routing 驱动，去掉触发词逻辑
 - 2025-09-18 支持通过 “想想” 触发 resoning 的模型，DeepResearch 的思考深度由 AI 判断
 - 2025-05-12 新增提醒、日程管理功能
-- 2025-05-01 支持 DeepResearch
+- 2025-05-01 支持对于外部网络信息的 DeepResearch 能力
 - 之前的就先不记录了
 
 ## 案例演示