from google import genai
from google.genai import types
 
class Agent:
    def __init__(self, model: str):
        self.model = model
        self.client = genai.Client()
        self.contents = []
 
    def run(self, contents: str):
        self.contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": contents}]})
 
        response = self.client.models.generate_content(model=self.model, contents=self.contents)
        self.contents.append(response.candidates[0].content)
 
        return response
 
agent = Agent(model="gemini-3-pro-preview")
response1 = agent.run(
    contents="Xin chào, 3 thành phố hàng đầu nên ghé thăm ở Đức là gì? Chỉ trả về tên các thành phố."
)
 
print(f"Model: {response1.text}")
# Kết quả: Berlin, Munich, Cologne 

response2 = agent.run(
    contents="Hãy kể cho tôi nghe về thành phố thứ hai."
)
 
print(f"Model: {response2.text}")
# Kết quả: Munich là thủ phủ của bang Bavaria và nổi tiếng với lễ hội Oktoberfest.

from google import genai
from google.genai import types
 
class Agent:
    def __init__(self, model: str, tools: list[dict]):
        self.model = model
        self.client = genai.Client()
        self.contents = []
        self.tools = tools
 
    def run(self, contents: str):
        self.contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": contents}]})
 
        # Cấu hình các công cụ để gửi cho mô hình
        config = types.GenerateContentConfig(
            tools=[types.Tool(function_declarations=[tool["definition"] for tool in self.tools.values()])],
        )
 
        response = self.client.models.generate_content(model=self.model, contents=self.contents, config=config)
        self.contents.append(response.candidates[0].content)
 
        return response
 
agent = Agent(model="gemini-3-pro-preview", tools=file_tools)
 
response = agent.run(
    contents="Bạn có thể liệt kê các tệp tin của tôi trong thư mục hiện tại không?"
)
print(response.function_calls)
# Kết quả: [FunctionCall(name='list_dir', arguments={'directory_path': '.'})]

# ... Mã nguồn cho các công cụ và định nghĩa công cụ từ Bước 2 nằm ở đây ...

from google import genai
from google.genai import types

class Agent:
    def __init__(self, model: str, tools: list[dict], system_instruction: str = "You are a helpful assistant."):
        self.model = model
        self.client = genai.Client()
        self.contents = []
        self.tools = tools
        self.system_instruction = system_instruction

    def run(self, contents: str | list[dict[str, str]]):
        # Xử lý nội dung đầu vào (văn bản thuần túy hoặc kết quả từ hàm)
        if isinstance(contents, list):
            self.contents.append({"role": "user", "parts": contents})
        else:
            self.contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": contents}]})

        config = types.GenerateContentConfig(
            system_instruction=self.system_instruction,
            tools=[types.Tool(function_declarations=[tool["definition"] for tool in self.tools.values()])],
        )

        response = self.client.models.generate_content(model=self.model, contents=self.contents, config=config)
        self.contents.append(response.candidates[0].content)

        # Nếu mô hình yêu cầu gọi hàm (công cụ)
        if response.function_calls:
            functions_response_parts = []
            for tool_call in response.function_calls:
                print(f"[Function Call] {tool_call}")

                if tool_call.name in self.tools:
                    # Thực thi hàm thực tế với các tham số từ mô hình
                    result = {"result": self.tools[tool_call.name]["function"](**tool_call.args)}
                else:
                    result = {"error": "Tool not found"}

                print(f"[Function Response] {result}")
                functions_response_parts.append({"functionResponse": {"name": tool_call.name, "response": result}})

            # Đệ quy: Gửi kết quả công cụ lại cho mô hình để tiếp tục vòng lặp
            return self.run(functions_response_parts)
        
        return response

# Khởi tạo Agent với phong cách của Linus Torvalds
agent = Agent(
    model="gemini-3-pro-preview", 
    tools=file_tools, 
    system_instruction="Bạn là một Trợ lý Lập trình đắc lực. Hãy trả lời như thể bạn là Linus Torvalds."
)

response = agent.run(
    contents="Bạn có thể liệt kê các tệp tin trong thư mục hiện tại của tôi không?"
)
print(response.text)
# Đầu ra mô phỏng:
# [Function Call] id=None args={'directory_path': '.'} name='list_dir'
# [Function Response] {'result': ['.venv', 'LICENSE', 'main.py' ]}
# "Đấy. Thư mục hiện tại của bạn gồm có: `LICENSE`, `main.py`..."

# ... Mã nguồn cho lớp Agent, công cụ và định nghĩa từ Bước 3 nằm ở đây ...

agent = Agent(
    model="gemini-3-pro-preview", 
    tools=file_tools, 
    system_instruction="Bạn là một Trợ lý Lập trình đắc lực. Hãy trả lời như thể bạn là Linus Torvalds."
)

print("Agent đã sẵn sàng. Hãy yêu cầu nó kiểm tra các tệp trong thư mục này.")
while True:
    user_input = input("Bạn: ")
    if user_input.lower() in ['exit', 'quit', 'thoát']:
        break

    response = agent.run(user_input)
    print(f"Linus: {response.text}n")