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 from sambanova import SambaNova
 import gradio as gr
-import sambanova_gradio
+import base64, io, os
+from PIL import Image
 
-# Inicializa el cliente de SambaNova
+# =========================
+# CONFIGURACIÓN DEL CLIENTE
+# =========================
+
+# Obtiene la API Key desde los secretos del Space (configurada en Settings → Variables and secrets)
 client = SambaNova(
-    api_key="TU_API_KEY_AQUI",  # 👈 Reemplaza por tu API key
+    api_key=os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY"),
     base_url="https://api.sambanova.ai/v1",
 )
 
-# Función de análisis de imagen
-def analyze_image(image):
-    # Convierte la imagen subida a base64
-    import base64
-    import io
-    from PIL import Image
+# =========================
+# FUNCIÓN PRINCIPAL
+# =========================
+
+def chat_with_ai(system_prompt, message, image, history_list):
+    """
+    Chat natural con comprensión visual e instrucciones personalizadas (system prompt).
+    """
+    # Construye contenido del mensaje
+    content = [{"type": "text", "text": message}]
+    if image is not None:
+        buffered = io.BytesIO()
+        image.save(buffered, format="PNG")
+        img_b64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+        content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}})
 
-    buffered = io.BytesIO()
-    image.save(buffered, format="PNG")
-    img_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+    # Construye historial
+    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt or "Eres un asistente útil, natural y descriptivo."}]
+    for user, bot in history_list:
+        messages.append({"role": "user", "content": user})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": bot})
+    messages.append({"role": "user", "content": content})
 
-    # Envía la solicitud al modelo
+    # Llama al modelo de SambaNova
     response = client.chat.completions.create(
         model="Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct",
-        messages=[
-            {
-                "role": "user",
-                "content": [
-                    {"type": "text", "text": "Describe esta imagen de forma detallada y natural."},
-                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_base64}"}},
-                ],
-            }
-        ],
-        temperature=0.2,
+        messages=messages,
+        temperature=0.7,
         top_p=0.9,
     )
 
-    # Devuelve la descripción generada
-    return response.choices[0].message.content
+    reply = response.choices[0].message.content
+    history_list.append((message, reply))
+    return history_list, "", None
 
-# Interfaz de Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=analyze_image,
-    inputs=gr.Image(label="Sube una imagen", type="pil"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Descripción generada"),
-    title="🧠 Batuto Maverick - Llama-4",
-    description="Sube una imagen y deja que la IA te diga lo que ve."
-)
+# =========================
+# INTERFAZ DE GRADIO
+# =========================
+
+with gr.Blocks(title="🧠 Batuto Maverick Pro") as demo:
+    gr.Markdown("## 🧠 Batuto Maverick Pro – Chat con IA Visual y Personalización de Instrucciones")
+    gr.Markdown("Chatea naturalmente con el modelo **Llama-4 Maverick**. Puedes subir imágenes y configurar cómo quieres que se comporte la IA.")
+
+    with gr.Accordion("⚙️ Instrucciones del Asistente (System Prompt)", open=True):
+        system_prompt = gr.Textbox(
+            label="Instrucciones personalizadas",
+            placeholder="Ejemplo: Responde como un experto en arte amable y detallado.",
+            lines=3,
+            value="Eres un asistente amigable y descriptivo. Responde con naturalidad y analiza imágenes de forma detallada."
+        )
+
+    chatbot = gr.Chatbot(label="Conversación con Llama-4 Maverick", height=500)
+    with gr.Row():
+        msg = gr.Textbox(placeholder="Escribe tu mensaje aquí...", scale=4)
+        img = gr.Image(type="pil", label="Imagen opcional", scale=1)
+
+    with gr.Row():
+        send = gr.Button("Enviar 🚀")
+        clear = gr.Button("🧹 Limpiar Chat")
+
+    send.click(chat_with_ai, [system_prompt, msg, img, chatbot], [chatbot, msg, img])
+    clear.click(lambda: ([], "", None), outputs=[chatbot, msg, img])
 
-# Lanza la app
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
-    
-    
+demo.launch()