“এভরিথিং প্রম্পট” এর মৃত্যু: ডাটা সায়েন্সের দিকে স্ট্রাকচার্ড এআই-এর দিকে গুগলের পদক্ষেপ

ইন্টারেক্টিভ, স্টেটফুল এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করার জন্য আরও কাঠামোগত উপায়ের ভিত্তি স্থাপন করছে। এই প্রচেষ্টার আরও আকর্ষণীয় ফলাফলগুলির মধ্যে একটি ছিল তাদের নতুন প্রকাশ মিথস্ক্রিয়া এপিআই কয়েক সপ্তাহ আগে।

বৃহত্তর ভাষা মডেল (LLMs) যেমন আসে এবং যায়, এটি প্রায়শই ঘটে যে LLM প্রদানকারীর দ্বারা তৈরি করা API কিছুটা পুরানো হয়ে যেতে পারে। সর্বোপরি, একজন API ডিজাইনারের জন্য সমস্ত ভিন্ন পরিবর্তন এবং বৈচিত্রের অনুমান করা কঠিন হতে পারে যা API পরিবেশনের জন্য ডিজাইন করা যাই হোক না কেন সিস্টেমে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এটি AI-তে দ্বিগুণ সত্য, যেখানে পরিবর্তনের গতি IT জগতে আগে দেখা কিছুর মতো নয়।

উদাহরণস্বরূপ, আমরা OpenAI এর সাথে এটি আগে দেখেছি। তাদের মডেলের জন্য তাদের প্রাথমিক API বলা হয়েছিল রসিদ API তাদের মডেল বাড়ার সাথে সাথে তাদের আপগ্রেড করতে হয়েছিল এবং একটি নতুন API প্রকাশ করতে হয়েছিল প্রতিক্রিয়া.

Google ইন্টারঅ্যাকশন API এর সাথে একটু ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করছে। এটি তাদের পুরানো জন্য একটি সম্পূর্ণ প্রতিস্থাপন নয় বিষয়বস্তু তৈরি করা API, বরং এটির একটি এক্সটেনশন।

গুগল তার ডকুমেন্টেশনে বলেছে…

“ইন্টার্যাকশন API (বিটা) হল জেমিনি মডেল এবং এজেন্টদের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি ইউনিফাইড ইন্টারফেস। এটি রাষ্ট্র পরিচালনা, টুল অর্কেস্ট্রেশন এবং দীর্ঘ-চলমান কাজগুলিকে সহজ করে তোলে।”

এই নিবন্ধের বাকি অংশ ইন্টারঅ্যাকশন API-এর আর্কিটেকচারাল প্রয়োজনীয়তাগুলি অন্বেষণ করে। ইন্টারঅ্যাকশন API কীভাবে তার পূর্বসূরি সবকিছু করতে পারে তা দেখিয়ে আমরা সহজভাবে শুরু করব, তারপর অবশেষে ব্যাখ্যা করব কীভাবে এটি রাষ্ট্রীয় ক্রিয়াকলাপগুলিকে সক্ষম করে, Google-এর উচ্চ-বিলম্বিত ডিপ রিসার্চ এজেন্টিভ ক্ষমতাগুলির পরিষ্কার একীকরণ এবং দীর্ঘ-চলমান কাজগুলি পরিচালনা করে৷ আমরা এমন সিস্টেম তৈরি করতে “হ্যালো ওয়ার্ল্ড” উদাহরণ থেকে এগিয়ে যাব যার জন্য গভীর চিন্তাভাবনা এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস গবেষণার সংগঠন প্রয়োজন।

স্থাপত্যগত পার্থক্য: কেন “চ্যাট” অপর্যাপ্ত

মিথস্ক্রিয়া API কেন বিদ্যমান তা বোঝার জন্য, আমাদের অবশ্যই বিশ্লেষণ করতে হবে কেন স্ট্যান্ডার্ড LLM চ্যাট লুপ অপর্যাপ্ত।

একটি স্ট্যান্ডার্ড চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনে, “স্থিতি” অন্তর্নির্মিত। এটি শুধুমাত্র প্রতীকী ইতিহাসের একটি স্লাইডিং উইন্ডো হিসাবে বিদ্যমান। যদি একজন ব্যবহারকারী অনবোর্ডিং উইজার্ডের ধাপ 3-এ থাকে এবং একটি অফ-টপিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে, তাহলে মডেলটি একটি নতুন পথকে হ্যালুসিনেট করতে পারে, কার্যকরভাবে উইজার্ডটিকে ভেঙে ফেলতে পারে। ডেভেলপারের কোন প্রোগ্রামেটিক গ্যারান্টি নেই যে ব্যবহারকারী যেখানে তার থাকার কথা।

আরও আধুনিক AI সিস্টেমের বিকাশের জন্য, এটি অপর্যাপ্ত। এটি মোকাবেলা করার জন্য, Google এর নতুন API পরবর্তী LLM ইন্টারঅ্যাকশনগুলিতে পূর্ববর্তী প্রসঙ্গ উল্লেখ করার উপায় সরবরাহ করে। এর উদাহরণ আমরা পরে দেখব।

গভীর গবেষণা সমস্যা

Google এর গভীর গবেষণা ক্ষমতা (মিথুন দ্বারা চালিত) চিত্তাকর্ষক। এটা শুধু তথ্য উদ্ধার করে না; এটি একটি পরিকল্পনা তৈরি করে, কয়েক ডজন অনুসন্ধান করে, শত শত পৃষ্ঠা পড়ে এবং একটি উত্তর সংশ্লেষ করে। এই প্রক্রিয়াটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস এবং উচ্চ লেটেন্সি।

আপনি একটি টাইমআউট বা প্রসঙ্গ উইন্ডো ওভারফ্লো ঝুঁকি ছাড়া একটি সিঙ্ক্রোনাস লুপের ভিতরে “গভীর গবেষণা করতে” একটি আদর্শ চ্যাট মডেলকে প্ররোচিত করতে পারবেন না। ইন্টারঅ্যাকশন এপিআই আপনাকে এই উদ্বায়ী এজেন্টিক প্রক্রিয়াটিকে একটি স্থিতিশীল, পরিচালনায় এনক্যাপসুলেট করতে দেয় পদক্ষেপমিথস্ক্রিয়া পরিস্থিতি বন্ধ করা। এছাড়াও, স্ট্রাকচার্ড ডেটা ফেরত দিলেই ভারী উত্তোলন শুরু হয়। যাইহোক, যদি একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ গবেষণা এজেন্ট তাদের গবেষণা করতে দীর্ঘ সময় নেয়, তবে আপনি শেষ কাজটি করতে চান তা হল এটি শেষ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করা আপনার বুড়ো আঙ্গুল ঘুরিয়ে সেখানে বসে। ইন্টারঅ্যাকশন API আপনাকে পর্যায়ক্রমে এর ফলাফলের জন্য পটভূমি গবেষণা এবং সমীক্ষা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়, তাই এজেন্ট তার ফলাফল ফেরত দেওয়ার সাথে সাথে আপনাকে অবহিত করা হয়।

একটি উন্নয়ন পরিবেশ স্থাপন

এর ব্যবহারের কিছু কোডিং উদাহরণ দেখে ইন্টারঅ্যাকশন এপিআইকে ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক। যেকোনো উন্নয়ন প্রকল্পের মতো, আপনার পরিবেশকে বিচ্ছিন্ন করা সবচেয়ে ভালো, তাই এখনই তা করা যাক। আমি উইন্ডোজ ব্যবহার করছি এবং UV এর জন্য একটি প্যাকেজ ম্যানেজার তৈরি করুন, তবে আপনি যে টুলটির সাথে সবচেয়ে আরামদায়ক তা ব্যবহার করুন। আমার কোড জুপিটার নোটবুকে চালানো হয়েছিল।

uv init interactions_demo --python 3.12
cd interactions_demo
uv add google-genai jupyter

# To run the notebook, type this in

uv run jupyter notebook

আমার উদাহরণ কোড চালানোর জন্য, আপনার একটি Google API কী প্রয়োজন হবে। আপনার যদি এটি না থাকে তবে গুগলের এআই স্টুডিও ওয়েবসাইটে যান এবং লগ ইন করুন৷ স্ক্রিনের নীচে বাম দিকে, আপনি একটি দেখতে পাবেন API কী পান যোগ করুন। এটিতে ক্লিক করুন এবং আপনার কী পেতে নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। একবার আপনার কী হয়ে গেলে, নামের একটি পরিবেশ পরিবর্তনশীল তৈরি করুন GOOGLE_API_KEY আপনার সিস্টেমে এবং আপনার API কী এর মান সেট করুন।

উদাহরণ 1: হ্যালো ওয়ার্ল্ডের সমতুল্য

from google import genai

client = genai.Client()

interaction =  client.interactions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    input="What is the capital of France"
)

print(interaction.outputs[-1].text)

#
# Output
#
The capital of France is **Paris**.

উদাহরণ 2: একটি চিত্র তৈরি করতে ন্যানো কলা ব্যবহার করা

নতুন ইন্টারঅ্যাকশন API প্রদান করে রাষ্ট্রীয় ব্যবস্থাপনা এবং গভীর গবেষণার নির্দিষ্ট ক্ষমতা পরীক্ষা করার আগে, আমি দেখাতে চাই যে এটি খুব একটি সাধারণ উদ্দেশ্য, মাল্টি-মডেল টুল। এর জন্য, আমরা ন্যানো ব্যানানা ব্যবহার করে আমাদের জন্য একটি ছবি তৈরি করতে API ব্যবহার করব, যা আনুষ্ঠানিকভাবে জেমিনি 3 প্রো ইমেজ প্রিভিউ নামে পরিচিত।

import base64
import os
from google import genai

# 1. Ensure the directory exists
output_dir = r"c:\temp"
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)
    print(f"Created directory: {output_dir}")

client = genai.Client()

print("Sending request...")

try:
    # 2. Correct Syntax: Pass 'response_modalities' directly (not inside config)
    interaction = client.interactions.create(
        model="gemini-3-pro-image-preview", # Ensure you have access to this model
        input="Generate an image of a hippo wearing a top-hat riding a uni-cycle.",
        response_modalities=["IMAGE"] 
    )

    found_image = False

    # 3. Iterate through outputs and PRINT everything
    for i, output in enumerate(interaction.outputs):
        
        # Debug: Print the type so we know what we got
        print(f"\n--- Output {i+1} Type: {output.type} ---")

        if output.type == "text":
            # If the model refused or chatted back, this will print why
            print(f"📝 Text Response: {output.text}")

        elif output.type == "image":
            print(f"Image Response: Mime: {output.mime_type}")
            
            # Construct filename
            file_path = os.path.join(output_dir, f"hippo_{i}.png")
            
            # Save the image
            with open(file_path, "wb") as f:
                # The SDK usually returns base64 bytes or string
                if isinstance(output.data, bytes):
                    f.write(output.data)
                else:
                    f.write(base64.b64decode(output.data))
            
            print(f"Saved to: {file_path}")
            found_image = True
    
    if not found_image:
        print("\nNo image was returned. Check the 'Text Response' above for the reason.")

except Exception as e:
    print(f"\nError: {e}")

এই আমার আউটপুট ছিল.

উদাহরণ 3: রাষ্ট্র পরিচালনা

ইন্টারঅ্যাকশন API-এ স্টেটফুল ম্যানেজমেন্ট চারপাশে তৈরি করা হয়েছে “মিথস্ক্রিয়া” রিসোর্স, যা একটি সেশন রেকর্ড হিসাবে কাজ করে যাতে ব্যবহারকারীর ইনপুট থেকে টুল ফলাফল পর্যন্ত একটি টাস্কের সম্পূর্ণ ইতিহাস থাকে।

পূর্ববর্তী প্রসঙ্গ মনে রাখে এমন একটি কথোপকথন চালিয়ে যেতে, আপনি পূর্ববর্তী কথোপকথনের একটি আইডি পাস করুন৷ previous_interaction_id নতুন অনুরোধের পরামিতি।

সার্ভারটি এই আইডিটি ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে যে নির্দিষ্ট সেশনের সাথে এটি যুক্ত তার সম্পূর্ণ প্রসঙ্গ পুনরুদ্ধার করে, পুরো চ্যাট ইতিহাস ডেভেলপারকে পুনরায় পাঠানোর প্রয়োজনীয়তা দূর করে৷ একটি পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হল, এইভাবে, ক্যাশিং আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, কর্মক্ষমতা উন্নত করে এবং টোকেন খরচ কমাতে পারে।

স্টেটফুল ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য Google এর সার্ভারে ডেটা সংরক্ষণ করা প্রয়োজন। ডিফল্টরূপে, স্টোর প্যারামিটারটি সত্য হিসাবে সেট করা থাকে, যা এই বৈশিষ্ট্যটিকে সক্ষম করে। যদি একজন বিকাশকারী store=false সেট করে, তাহলে তারা পূর্ববর্তী_ইন্টারেকশন_আইডির মতো স্টেটফুল বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করতে পারবে না।

স্টেটফুল মোড একটি একক থ্রেডে বিভিন্ন মডেল এবং এজেন্ট মিশ্রিত করার অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ডেটা সংগ্রহের জন্য একটি গভীর গবেষণা এজেন্ট ব্যবহার করতে পারেন এবং তারপর ফলাফলগুলিকে সংক্ষিপ্ত করার জন্য একটি আদর্শ (সস্তা) জেমিনি মডেলে সেই মিথস্ক্রিয়াটির আইডিগুলিকে ক্রস-রেফারেন্স করতে পারেন।

এখানে একটি দ্রুত উদাহরণ যেখানে আমরা মডেলটিকে আমাদের নাম বলে এবং কয়েকটি সহজ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে একটি সহজ কাজ শুরু করি। আমরা সেশনটি তৈরি করা ইন্টারঅ্যাকশন আইডি রেকর্ড করি, তারপর, কিছু সময় পরে, আমরা মডেলটিকে জিজ্ঞাসা করি আমাদের নাম কী এবং আমরা যে প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করেছি তা কী ছিল।

from google import genai

client = genai.Client()

# 1. First turn
interaction1 = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="""
Hi,It's Tom here, can you tell me the chemical name for water. 
Also, which is the smallest recognised country in the world? 
And how tall in feet is Mt Everest
"""
)
print(f"Response: {interaction1.outputs[-1].text}")
print(f"ID: {interaction1.id}")
#
# Output
#

Response: Hi Tom! Here are the answers to your questions:

*   **Chemical name for water:** The most common chemical name is **dihydrogen monoxide** ($H_2O$), though in formal chemistry circles, its systematic name is **oxidane**.
*   **Smallest recognized country:** **Vatican City**. It covers only about 0.17 square miles (0.44 square kilometers) and is an independent city-state enclaved within Rome, Italy.
*   **Height of Mt. Everest:** According to the most recent official measurement (confirmed in 2020), Mt. Everest is **29,031.7 feet** (8,848.86 meters) tall.
ID: v1_ChdqamxlYVlQZ01jdmF4czBQbTlmSHlBOBIXampsZWFZUGdNY3ZheHMwUG05Zkh5QTg

কয়েক ঘণ্টা পর…

from google import genai

client = genai.Client()

# 2. Second turn (passing previous_interaction_id)
interaction2 = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Can you tell me my name and what was the second question I asked you",
    previous_interaction_id='v1_ChdqamxlYVlQZ01jdmF4czBQbTlmSHlBOBIXampsZWFZUGdNY3ZheHMwUG05Zkh5QTg'
)
print(f"Model: {interaction2.outputs[-1].text}")

#
# Output
#
Model: Hi Tom! 

Your name is **Tom**, and the second question you asked was: 
**"Which is the smallest recognised country in the world?"** 
(to which the answer is Vatican City).

উদাহরণ 4: অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ডিপ রিসার্চ অর্কেস্ট্রেটর

এখন, Google এর পুরানো API করতে পারে না যে জিনিস সম্মুখের. ইন্টারঅ্যাকশন API-এর একটি মূল সুবিধা হল আপনি এটিকে বিশেষায়িত এজেন্টদের কল করতে ব্যবহার করতে পারেন, যেমন গভীর-গবেষণা-প্রো-প্রিভিউ-12-2025, জটিল কাজের জন্য।

এই উদাহরণে, আমরা একটি প্রতিযোগিতামূলক বুদ্ধিমত্তা ইঞ্জিন তৈরি করব। ব্যবহারকারী একটি ব্যবসায়িক প্রতিযোগীকে নির্দিষ্ট করে, এবং সিস্টেমটি একটি গভীর গবেষণা এজেন্টকে ট্রিগার করে ওয়েব ঘেঁটে, বার্ষিক প্রতিবেদন পড়তে এবং একটি শক্তি, দুর্বলতা, সুযোগ এবং হুমকি (SWOT) বিশ্লেষণ তৈরি করে। আমরা এটাকে দুই ভাগে ভাগ করেছি। প্রথমত, আমরা এই ধরনের কোড ব্যবহার করে আমাদের গবেষণা অনুরোধ সক্রিয় করতে পারি।

import time
import sys
from google import genai

def competitive_intelligence_engine():
    client = genai.Client()

    print("--- Deep Research Competitive Intelligence Engine ---")
    competitor_name = input("Enter the name of the competitor to analyze (e.g., Nvidia, Coca-Cola): ")
    
    # We craft a specific prompt to force the agent to look for specific document types
    prompt = f"""
    Conduct a deep research investigation into '{competitor_name}'.
    
    Your specific tasks are:
    1. Scour the web for the most recent Annual Report (10-K) and latest Quarterly Earnings transcripts.
    2. Search for recent news regarding product launches, strategic partnerships, and legal challenges in the last 12 months.
    3. Synthesize all findings into a detailed SWOT Analysis (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats).
    
    Format the output as a professional executive summary with the SWOT section clearly defined in Markdown.
    """

    print(f"\n Deploying Deep Research Agent for: {competitor_name}...")
    
    # 1. Start the Deep Research Agent
    # We use the specific agent ID provided in your sample
    try:
        initial_interaction = client.interactions.create(
            input=prompt,
            agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
            background=True
        )
    except Exception as e:
        print(f"Error starting agent: {e}")
        return

    print(f" Research started. Interaction ID: {initial_interaction.id}")
    print("⏳ The agent is now browsing the web and reading reports. This may take several minutes.")

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে।

--- Deep Research Competitive Intelligence Engine ---
Enter the name of the competitor to analyze (e.g., Nvidia, Coca-Cola):  Nvidia

Deploying Deep Research Agent for: Nvidia...
Research started. Interaction ID: v1_ChdDdXhiYWN1NEJLdjd2ZElQb3ZHdTBRdxIXQ3V4YmFjdTRCS3Y3dmRJUG92R3UwUXc
The agent is now browsing the web and reading reports. This may take several minutes.

এর পরে, যেহেতু আমরা জানি গবেষণার কাজটি সম্পূর্ণ হতে কিছু সময় লাগবে, তাই আমরা উপরে মুদ্রিত ইন্টারঅ্যাকশন আইডি ব্যবহার করে এটি নিরীক্ষণ করতে পারি এবং এটি শেষ হয়েছে কিনা তা দেখার জন্য পর্যায়ক্রমে পরীক্ষা করতে পারি।

সাধারণত, এটি একটি পৃথক প্রক্রিয়ায় করা হবে যা গবেষণা সম্পূর্ণ হলে আপনাকে ইমেল বা পাঠ্য পাঠাবে যাতে আপনি ইতিমধ্যে অন্যান্য কাজ করতে পারেন।

try:
    while True:
        # Refresh the interaction status
        interaction = client.interactions.get(initial_interaction.id)
            
        # Calculate elapsed time
        elapsed = int(time.time() - start_time)
            
        # Print a dynamic status line so we know it's working
        sys.stdout.write(f"\r Status: {interaction.status.upper()} | Time Elapsed: {elapsed}s")
        sys.stdout.flush()

        if interaction.status == "completed":
            print("\n\n" + "="*50)
            print(f" INTELLIGENCE REPORT: {competitor_name.upper()}")
            print("="*50 + "\n")
                
            # Print the content
            print(interaction.outputs[-1].text)
            break
            
        elif interaction.status in ["failed", "cancelled"]:
            print(f"\n\nJob ended with status: {interaction.status}")
            # Sometimes error details are in the output text even on failure
            if interaction.outputs:
               print(f"Error details: {interaction.outputs[-1].text}")
            break

        # Wait before polling again to respect rate limits
        time.sleep(10)

except KeyboardInterrupt:
    print("\nUser interrupted. Research may continue in background.")

আমি সম্পূর্ণ গবেষণা আউটপুট দেখাব না, কারণ এটি বেশ দীর্ঘ ছিল, কিন্তু এখানে এটির শুধুমাত্র একটি অংশ।

==================================================
📝 INTELLIGENCE REPORT: NVIDIA
==================================================

# Strategic Analysis & Executive Review: Nvidia Corporation (NVDA)

### Key Findings
*   **Financial Dominance:** Nvidia reported record Q3 FY2026 revenue of **$57.0 billion** (+62% YoY), driven by a staggering **$51.2 billion** in Data Center revenue. The company has effectively transitioned from a hardware manufacturer to the foundational infrastructure provider for the "AI Industrial Revolution."
*   **Strategic Expansion:** Major moves in late 2025 included a **$100 billion investment roadmap with OpenAI** to deploy 10 gigawatts of compute and a **$20 billion acquisition of Groq's assets**, pivoting Nvidia aggressively into the AI inference market.
*   **Regulatory Peril:** The company faces intensifying geopolitical headwinds. In September 2025, China's SAMR found Nvidia in violation of antitrust laws regarding its Mellanox acquisition. Simultaneously, the U.S. Supreme Court allowed a class-action lawsuit regarding crypto-revenue disclosures to proceed.
*   **Product Roadmap:** The launch of the **GeForce RTX 50-series** (Blackwell architecture) and **Project DIGITS** (personal AI supercomputer) at CES 2025 signals a push to democratize AI compute beyond the data center to the desktop.

---

## 1. Executive Summary

Nvidia Corporation (NASDAQ: NVDA) stands at the apex of the artificial intelligence transformation, having successfully evolved from a graphics processing unit (GPU) vendor into a full-stack computing platform company. As of early 2026, Nvidia is not merely selling chips; it is building "AI Factories"-entire data centers integrated with its proprietary networking, software (CUDA), and hardware.
The fiscal year 2025 and the first three quarters of fiscal 2026 have demonstrated unprecedented financial acceleration. The company's "Blackwell" architecture has seen demand outstrip supply, creating a backlog that extends well into 2026. However, this dominance has invited intense scrutiny. The geopolitical rift between the U.S. and China poses the single greatest threat to Nvidia's long-term growth, evidenced by recent antitrust findings by Chinese regulators and continued smuggling controversies involving restricted chips like the Blackwell B200.
Strategically, Nvidia is hedging against the commoditization of AI training by aggressively entering the **inference** market-the phase where AI models are used rather than built. The acquisition of Groq's technology in December 2025 is a defensive and offensive maneuver to secure low-latency processing capabilities.

---

## 2. Financial Performance Analysis
**Sources:** [cite: 1, 2, 3, 4, 5]

### 2.1. Fiscal Year 2025 Annual Report (10-K) Highlights
Nvidia's Fiscal Year 2025 (ending January 2025) marked a historic inflection point in the technology sector.
*   **Total Revenue:** $130.5 billion, a **114% increase** year-over-year.
*   **Net Income:** $72.9 billion, soaring **145%**.
*   **Data Center Revenue:** $115.2 billion (+142%), confirming the complete shift of the company's gravity away from gaming and toward enterprise AI.
*   **Gross Margin:** Expanded to **75.0%** (up from 72.7%), reflecting pricing power and the high value of the Hopper architecture.
...
...
...
## 5. SWOT Analysis

### **Strengths**
*   **Technological Monopoly:** Nvidia possesses an estimated 80-90% market share in AI training chips. The **Blackwell** and upcoming **Vera Rubin** architectures maintain a multi-year lead over competitors.
*   **Ecosystem Lock-in (CUDA):** The CUDA software platform remains the industry standard. The recent expansion into "AI Factories" and full-stack solutions (networking + hardware + software) makes switching costs prohibitively high for enterprise customers.
*   **Financial Fortress:** With gross margins exceeding **73%** and free cash flow in the tens of billions, Nvidia has immense capital to reinvest in R&D ($100B OpenAI commitment) and acquire emerging tech (Groq).
*   **Supply Chain Command:** By pre-booking massive capacity at TSMC (CoWoS packaging), Nvidia effectively controls the faucet of global AI compute supply.

### **Weaknesses**
*   **Revenue Concentration:** A significant portion of revenue is derived from a handful of "Hyperscalers" (Microsoft, Meta, Google, Amazon). If these clients successfully pivot to their own custom silicon (TPUs, Trainium, Maia), Nvidia's revenue could face a cliff.
*   **Pricing Alienation:** The high cost of Nvidia hardware (e.g., $1,999 for consumer GPUs, $30k+ for enterprise chips) is pushing smaller developers and startups toward cheaper alternatives or cloud-based inference solutions.
*   **Supply Chain Single Point of Failure:** Total reliance on **TSMC** in Taiwan exposes Nvidia to catastrophic risk in the event of a cross-strait conflict or natural disaster.

### **Opportunities**
*   **The Inference Market:** The $20B Groq deal positions Nvidia to dominate the *inference* phase (running models), which is expected to be a larger market than training in the long run.
*   **Sovereign AI:** Nations (Japan, France, Middle Eastern states) are building their own "sovereign clouds" to protect data privacy. This creates a new, massive customer base outside of US Big Tech.
*   **Physical AI & Robotics:** With **Project GR00T** and the **Jetson** platform, Nvidia is positioning itself as the brain for humanoid robots and autonomous industrial systems, a market still in its infancy.
*   **Software & Services (NIMs):** Nvidia is transitioning to a software-as-a-service model with Nvidia Inference Microservices (NIMs), creating recurring revenue streams that are less cyclical than hardware sales.

### **Threats**
*   **Geopolitical Trade War:** The US-China tech war is the existential threat. Further tightening of export controls (e.g., banning H20 chips) or aggressive retaliation from China (SAMR antitrust penalties) could permanently sever access to one of the world's largest semiconductor markets.
*   **Regulatory Antitrust Action:** Beyond China, Nvidia faces scrutiny in the EU and US (DOJ) regarding its bundling practices and market dominance. A forced breakup or behavioral remedies could hamper its "full-stack" strategy.
*   **Smuggling & IP Theft:** As seen with the DeepSeek controversy, export bans may inadvertently fuel a black market and accelerate Chinese domestic innovation (e.g., Huawei Ascend), creating a competitor that operates outside Western IP laws.
*   **"Good Enough" Competition:** For many inference workloads, cheaper chips from AMD or specialized ASICs may eventually become "good enough," eroding Nvidia's pricing power at the lower end of the market.
...
...
...

টুল এবং ফাংশন কলিং, এমসিপি ইন্টিগ্রেশন, স্ট্রাকচার্ড আউটপুট এবং স্ট্রিমিং সহ আমি যা দেখিয়েছি তার থেকে আপনি ইন্টারঅ্যাকশন API দিয়ে আরও অনেক কিছু করতে পারেন।

কিন্তু দয়া করে মনে রাখবেন যে, লেখার সময় হিসাবে, মিথস্ক্রিয়া API এখনও বিদ্যমান বিটা, আর এর মধ্যে রয়েছে গুগলের গভীর গবেষণা এজেন্ট পূর্বরূপ. এটি নিঃসন্দেহে আগামী সপ্তাহগুলিতে পরিবর্তিত হবে, তবে একটি উত্পাদন সিস্টেমে এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করার আগে এটি পরীক্ষা করা ভাল।

আরও তথ্যের জন্য, ইন্টারঅ্যাকশন API-এর জন্য Google-এর অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন পৃষ্ঠার নীচের লিঙ্কটি দেখুন।

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/interactions?ua=chat

সারাংশ

AI ইঞ্জিনিয়ারিং ইকোসিস্টেমে Google Interaction API পরিপক্কতার সংকেত দেয়। এটি স্বীকার করে যে “সবকিছু প্রম্পট”, পাঠ্যের একটি একক, বিশাল ব্লক যা ব্যক্তিত্ব, যুক্তি, সরঞ্জাম এবং সুরক্ষা পরিচালনা করার চেষ্টা করে, এটি একটি বিরোধী প্যাটার্ন।

এই API ব্যবহার করে, Google AI ব্যবহারকারী বিকাশকারীরা কার্যকরভাবে যুক্তিকে (LLM-এর কাজ) আর্কিটেকচার (ডেভেলপারের কাজ) থেকে আলাদা করতে পারে।

সাধারণ চ্যাট লুপগুলির বিপরীতে, যেখানে পরিস্থিতি অন্তর্নিহিত এবং হ্যালুসিনেশনের সম্ভাবনা বিদ্যমান, এই API একটি কাঠামোগত ব্যবহার করে “মিথস্ক্রিয়া” সমস্ত ইনপুট, আউটপুট এবং টুল ফলাফলের স্থায়ী সেশন রেকর্ড হিসাবে কাজ করার জন্য একটি সংস্থান। রাষ্ট্রীয় ব্যবস্থাপনার সাথে, বিকাশকারীরা পূর্ববর্তী চ্যাট থেকে একটি ইন্টারঅ্যাকশন আইডি উল্লেখ করতে পারে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ প্রসঙ্গ পুনরুদ্ধার করতে পারে। এটি ক্যাশিং অপ্টিমাইজ করতে পারে, পারফরম্যান্স উন্নত করতে পারে এবং পুরো ইতিহাস পুনরায় পাঠানোর প্রয়োজনীয়তা দূর করে খরচ কমাতে পারে।

উপরন্তু, ইন্টারঅ্যাকশন এপিআই অনন্যভাবে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, হাই-লেটেন্সি এজেন্টিক প্রসেস অর্কেস্ট্রেট করতে সক্ষম, যেমন গুগলের ডিপ রিসার্চ, যা ওয়েবকে স্ক্র্যাপ করতে পারে এবং জটিল রিপোর্টে বিপুল পরিমাণ ডেটা সংশ্লেষিত করতে পারে। এই গবেষণাটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে করা যেতে পারে, যার অর্থ আপনি দীর্ঘ-চলমান কাজগুলি বন্ধ করতে পারেন এবং কাজটি শেষ হলে বিজ্ঞপ্তি দেওয়ার জন্য সহজ কোড লিখতে পারেন, আপনাকে অন্তর্বর্তী সময়ে অন্যান্য কাজগুলিতে কাজ করার অনুমতি দেয়।

আপনি যদি একটি সৃজনশীল লেখা সহকারী তৈরি করছেন, একটি সাধারণ চ্যাট লুপ ঠিক আছে। কিন্তু আপনি যদি একটি আর্থিক বিশ্লেষক, একটি মেডিকেল স্ক্রীনার, বা একটি গভীর গবেষণা ইঞ্জিন তৈরি করছেন, তবে ইন্টারঅ্যাকশন API একটি সম্ভাব্য মডেলকে আরও নির্ভরযোগ্য পণ্যে রূপান্তর করার জন্য প্রয়োজনীয় ভারা প্রদান করে।