# GEMINI AGENT KERNEL & WORKFLOW DIRECTIVES

## 1. MÔI TRƯỜNG DỰ ÁN (PROJECT RUNTIME)
- **Dự án**: `AutoPlayAgent` (Hệ thống AI/Agent tự động chơi game).
- **Hạ tầng đã xác thực**:
  - Dual Intel Xeon E5-2680 v4 (28 cores / 56 threads).
  - 64 GB DDR4 RAM.
  - NVIDIA GeForce GTX 1660 Super (6GB VRAM, CUDA 13.0).
  - Python 3.11.9, Git 2.41.0.

## 2. QUY CHUẨN KỸ THUẬT PHÁT TRIỂN AGENT CHƠI GAME
1. **Screen Capture Performance**:
   - Khuyến nghị sử dụng thư viện capture tốc độ cao trên Windows: `bettercam` hoặc `dxcam` (DirectX Desktop Duplication API) thay vì `pyautogui.screenshot()` (rất chậm, chỉ 10-15 FPS).
   - Với `dxcam`, tốc độ chụp đạt từ 60 FPS đến 200+ FPS, độ trễ < 2ms, tận dụng trực tiếp GPU 1660S.

2. **Xử lý Input (Input Simulation)**:
   - Tránh dùng `pyautogui` thông thường cho game Direct3D/DirectX vì DirectX bỏ qua message `mouse_event` / `keybd_event` cấp thấp từ Windows Message Queue.
   - Bắt buộc dùng `pydirectinput` (ScanCode simulation) hoặc `vgamepad` (giả lập tay cầm Xbox 360 / DualShock qua ViGEmBus) hoặc driver `interception`.

3. **Chiến lược Huấn luyện / Mô hình (Model Strategy)**:
   - Với **Deep Reinforcement Learning (PPO/DQN)**: Tận dụng 56 luồng Xeon để chạy song song `num_envs=16` hoặc `num_envs=32` với `gymnasium` và `stable-baselines3`. VRAM 6GB dành cho update gradients.
   - Với **Computer Vision / Object Detection**: Dùng `YOLOv8n` hoặc `YOLOv8s` xuất sang TensorRT (FP16) để đạt FPS tối đa trên 1660S.
   - Với **Decision Reasoning cấp cao**: Dùng Gemini API (`gemini-2.0-flash`) tích hợp qua `google-genai` SDK để phân tích chiến thuật tổng thể, phối hợp logic phản xạ local.