Coralogix AI Center 是 Coralogix 提供的原生生成式 AI 可观测性与安全平台。它会把每一次 LLM 交互记录为 OpenTelemetry GenAI span，并提供对 AI 应用的全栈可见性，包括用户询问的内容、AI 回答的质量、幻觉出现的位置、Token 使用量与成本、延迟、错误、安全风险，以及护栏和评估的结果。
主要能力：
- 监控与可观测性：按应用、模型、用户查看交互、成本、Token、延迟、错误和使用量。
- 评估：依据策略自动对交互的质量、安全性和合规性打分，结果以标签形式落在 span 上。
- 护栏：通过 cx-guardrails SDK 实时拦截有害或不合规的提示或响应。
- AI-SPM（AI 安全态势管理）：通过扫描 GitHub 代码发现 AI 使用情况，提供安全态势评分和风险用户识别。
数据来源分为两类：
- 遥测数据：GenAI span，可通过 query_dataprime 查询，用于获取内容、成本、Token、延迟、错误、使用量以及随时间变化的问题；查询需配合 coralogix-spans 和 coralogix-dataprime 技能。
- 配置数据：ai_center_（读取）和 manage_ai_（写入）工具，用于 AI 应用清单、已配置的评估与策略、自定义评估和模型定价，这些信息不在 span 中。
使用方式：回答内容或质量类问题时，应读取真实交互内容，并报告匹配数量与已读取数量；其他问题则基于标签或聚合计算。查询时需组合最小范围的 DataPrime 查询，始终应用 GenAI 过滤器，并注入用户参数（时间范围、应用、模型、用户）。读取对话内容前应先限制数据量，默认最多读取 100 条（每条较大时为 50–150 条），但精确指标和特定目标（如指定 traceID、某个用户会话、查找符合某条件的交互）不应采样。trace 级问题分两步：先取有上限的去重 traceID，再在这些 trace 上运行重查询；span 级问题则直接在 GenAI span 过滤后加 limit。精确指标、聚合、清单和评估查询返回查询窗口内所有匹配数据，query_dataprime 默认查询最近 1 小时，需要更多历史时应显式设置更宽的时间窗口。应用由 applicationName 和 subsystemName 组成，可先调用 ai_center_list_applications 获取准确的应用对。
适用场景：需要观测生成式 AI 应用与智能体运行状况、评估回答质量与合规性、控制成本与延迟、发现幻觉与安全问题、实时拦截风险内容的团队。
限制：资料未说明独立的价格、计费方式或平台可用性；部分功能依赖特定 SDK（cx-guardrails）和查询技能；AI Center 仅针对 GenAI 应用，查询必须限定在 GenAI span 上，否则会得到错误指标；AI 错误率以 GenAI span 的 otel.status_code == 'ERROR' 为准。