解决Google Gemini Pro API多轮对话中的Blob类型错误

1. 问题重现与错误分析

最近在使用Google Gemini Pro API进行多轮对话开发时，遇到了一个典型的类型错误。这个错误表面看起来是Blob对象创建失败，但实际上涉及更深层次的API使用问题。让我们先完整重现这个场景：

python复制import google.generativeai as genai

# 初始化模型
model = genai.GenerativeModel("gemini-pro")

# 初始对话
messages = [{'role':'user', 'parts': ['hello']}]
response = model.generate_content(messages)  # 第一轮响应正常："Hello, how can I help"

# 添加响应到对话历史
messages.append(response.candidates[0].content)
messages.append({'role':'user', 'parts': ['How does quantum physics work?']})

# 第二轮对话抛出错误
response = model.generate_content(messages)  # TypeError: Could not create `Blob`

1.1 错误根源解析

这个错误的核心在于消息格式的不一致性。当我们查看Gemini Pro API的官方文档时会发现：

1. 输入消息需要严格遵循特定的协议缓冲区格式
2. response.candidates[0].content返回的是Content对象，而不是原始的消息字典
3. 直接混合使用字典和Content对象会导致序列化失败

关键提示：Gemini Pro的多轮对话要求所有消息必须保持格式一致，要么全部使用原始字典格式，要么全部使用生成的Content对象格式。

2. 正确的多轮对话实现方案

2.1 方案一：统一使用字典格式

这是最接近原始代码的修改方案，适合需要完全控制消息内容的场景：

python复制messages = [
    {'role': 'user', 'parts': ['hello']}
]
respo