帮我写一段streamlit 生成appbuilder 智能对话的代码

Streamlit 和 AppBuilder 是两个不同的工具，前者用于快速构建交互式的数据可视化应用，而后者通常用于企业级的应用程序开发。将它们结合起来生成一个智能对话应用可能需要一些额外的步骤，比如集成第三方服务（如Dialogflow、Rasa等）来处理自然语言理解和响应生成。

以下是一个简单的示例，展示如何结合使用 Streamlit 和 Flask（AppBuilder 的后端基础）来搭建一个基本的对话界面：

import streamlit as st
from flask_appbuilder import AppBuilder, expose
from your_dialogflow_library import DialogflowClient  # 假设这是你的对话流程API

# 初始化Flask-AppBuilder
app = AppBuilder()

# 创建一个对话模型（假设Dialogflow返回的是字典）
@app.route("/get_response", methods=["POST"])
def get_response():
    dialogflow_client = DialogflowClient()  # 实例化你的Dialogflow客户端
    user_input = request.form["user_input"]  # 获取用户输入，这里假设来自前端表单提交
    response = dialogflow_client.get_response(user_input)
    return jsonify(response)

# Streamlit部分
st.write("欢迎来到智能对话应用！")
text_area = st.text_area("请输入您的问题:")
button_text = "获取回复"
button = st.button(button_text)

if button:
    user_input = text_area.value
    response = requests.post("http://your_app_url/get_response", data={"user_input": user_input})
    if response.status_code == 200:
        response_text = response.json()["response"]
        st.write(f"机器人的回复是: {response_text}")

# 启动Flask服务器
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)  # 可能需要替换为实际的服务器地址和端口

注意：
1. 这只是一个简化的例子，实际应用可能需要处理更多的错误情况和用户体验优化。
2. 将 `DialogflowClient` 替换为实际的对话系统客户端，如 Google Dialogflow、Microsoft Bot Framework 或者自建的 NLP 库。
3. 上述代码中的 `request` 和 `jsonify` 需要在 Flask 中导入。