谷歌AI聊天机器人要生成自然流畅的回复，需要依赖多种自然语言生成技术。下面是一些必备的技术：

1. 语言模型：语言模型是一种基于统计的自然语言处理技术，用于预测下一个单词或短语的概率。谷歌AI聊天机器人使用大规模的语料库进行训练，通过学习语言模型的规律，能够生成更加自然的回复。

2. 序列到序列模型：序列到序列模型是一种基于神经网络的自然语言生成技术，用于将输入序列映射到输出序列。谷歌AI聊天机器人使用序列到序列模型来生成回复。它先将用户的输入序列编码为一个固定长度的向量，然后根据这个向量生成回复的序列。

3. 生成式对抗网络（GANs）：生成式对抗网络是一种用于生成逼真样本的深度学习模型。谷歌AI聊天机器人使用GANs来提高回复的质量和流畅度。它通过训练一个生成器和一个判别器的对抗，来不断优化生成的回复。

4. 注意力机制：注意力机制是一种用于机器翻译和文本生成的技术，用于在生成输出时对输入序列的不同部分进行加权。谷歌AI聊天机器人使用注意力机制来关注输入中与当前生成的回复相关的信息，从而生成更加准确和连贯的回复。

5. 强化学习：强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。谷歌AI聊天机器人使用强化学习来进一步优化生成的回复。它通过与用户的对话进行交互，根据用户的反馈来调整生成回复的策略，以达到更好的效果。

综上所述，谷歌AI聊天机器人生成自然流畅的回复依赖于语言模型、序列到序列模型、生成式对抗网络、注意力机制和强化学习等多种自然语言生成技术的综合应用。这些技术的结合使得机器人能够理解用户的意图并生成与之相应的回复，从而提供更加自然和流畅的对话体验。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， 使用AI巴士可以体验先进的人工智能语言模型，设置不同的角色来创建属于自己的对话场景，获得深思熟虑的艺术灵感等。