import time
from google import genai
from IPython.display import display, Markdown
 
client = genai.Client()

prompt = "Nghiên cứu lịch sử của Google TPUs."
 
interaction = client.interactions.create(
    agent='deep-research-pro-preview-12-2025',
    input=prompt,
    background=True
)
 
print(f"Bắt đầu nghiên cứu: {interaction.id}")

# Kiểm tra định kỳ để lấy kết quả
while True:
    interaction = client.interactions.get(interaction.id)
    if interaction.status == "completed":
        print(f"Nghiên cứu hoàn tất: {interaction.id}")
        break
    elif interaction.status == "failed":
        print(f"Nghiên cứu thất bại: {interaction.error}")
        break
    
    print(".", end="", flush=True)
    time.sleep(10)
 
display(Markdown(interaction.outputs[-1].text))

# Định nghĩa một câu lệnh phức tạp với các hướng dẫn định dạng
prompt = """
Nghiên cứu lịch sử và các bước phát triển trong tương lai của Google TPU.
 
Tập trung vào:
1. Các đột phá công nghệ quan trọng trong 12 tháng qua.
2. Các đối thủ cạnh tranh lớn và lộ trình dự kiến của họ để sản xuất hàng loạt.
3. Các phát triển và kế hoạch tương lai cho năm 2026 và xa hơn nữa.
 
Định dạng đầu ra:
- Dưới dạng một tài liệu tóm tắt chiến lược dành cho nhà phát triển đang tìm hiểu về hệ sinh thái Google TPU.
- Bao gồm một bảng so sánh 3 công ty dẫn đầu hàng đầu.
- Sử dụng các câu ngắn gọn, súc tích và các dấu đầu dòng.
"""
 
stream = client.interactions.create(
    agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
    input=prompt,
    background=True,
    stream=True,
    agent_config={
        "type": "deep-research",
        "thinking_summaries": "auto"
    }
)
 
interaction_id = None
last_event_id = None
report = ""
 
for chunk in stream:
    if chunk.event_type == "interaction.start":
        interaction_id = chunk.interaction.id
        print(f"Bắt đầu tương tác: {interaction_id}")
 
    if chunk.event_id:
        last_event_id = chunk.event_id
 
    if chunk.event_type == "content.delta":
        if chunk.delta.type == "text":
            report += chunk.delta.text
        elif chunk.delta.type == "thought_summary":
            # Hiển thị tóm tắt suy nghĩ của AI khi đang nghiên cứu
            print(f"{chunk.delta.content.text}n", flush=True)
 
    elif chunk.event_type == "interaction.complete":
        print("nNghiên cứu hoàn tất")
        
prev_ia = client.interactions.get(interaction_id)
display(Markdown(report))

import base64
from IPython.display import Image
 
print("Đang tạo hình ảnh...")
image_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    input="Trực quan hóa báo cáo trên thành một slide dòng thời gian (timeline)",
    previous_interaction_id=interaction_id,
)
 
image_data_list = [data for data in image_interaction.outputs if data.type == "image"]
 
for output in image_data_list:
    image_bytes = base64.b64decode(output.data)
    display(Image(data=image_bytes))

print("Đang dịch...")
translate_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Dịch báo cáo trên sang tiếng Đức đơn giản.",
    previous_interaction_id=interaction_id,
)
 
display(Markdown(translate_interaction.outputs[-1].text))