La IA es opcional

Lo esencial de VenomOps funciona sin ninguna IA y sin cuenta de AWS. Diagnosticar un clúster, convertir un hallazgo en un Pull Request y actualizar venom son funciones deterministas: dan el mismo resultado cada vez, no envían nada fuera de tu red (salvo hablar con la API de tu clúster) y no necesitan Amazon Bedrock. La IA aparece solo en tres sitios, y solo si la pides.

Qué usa IA y qué no#

Función	¿Necesita IA?	Qué aporta la IA	Sin IA
`venom doctor`	No	n/a	Funciona completo: causa, evidencia y pasos para arreglarlo
`venom doctor --explain`	Sí, opcional	Una explicación ampliada, en prosa, de cada hallazgo	La salida normal ya trae causa probable, evidencia y pasos
`venom fix` (arreglos deterministas)	No	n/a	Arregla 4 tipos de hallazgo: OOMKilled, S3 sin cifrado, etiquetas obligatorias y gp2 a gp3
`venom fix --agent`	Sí, opcional	Intenta arreglar hallazgos que no tienen arreglo determinista	Esos hallazgos se arreglan a mano siguiendo los pasos del hallazgo
`venom review`	Sí	Todo el valor del comité: varias perspectivas y sus desacuerdos	No hay hoy un modo sin IA
`venom update`	No	n/a	Funciona completo (solo necesita acceso a la web de VenomOps)

Definir las variables de modelo (VENOM_DOCTOR_BEDROCK_MODEL, PR_AGENT_BEDROCK_MODEL, ARCH_COMMITTEE_BEDROCK_MODEL) no activa nada por sí solo: solo se usan cuando pides la función con --explain o --agent, o ejecutas venom review. No hay ningún modelo por defecto.

Qué aporta realmente#

Conviene decirlo con claridad, para que decidas si te compensa:

--explain: valor modesto. En nuestras pruebas reales con Amazon Bedrock la explicación fue correcta, pero en gran parte reformula lo que la regla ya te dice (la causa, la evidencia y los pasos). Sirve si prefieres un texto narrativo o para quien se incorpora al equipo; no descubre nada que la regla no hubiera dicho.
--agent: más alcance, más riesgo. Es el último recurso para un hallazgo sin arreglo determinista. Un modelo puede equivocarse, así que está rodeado de salvaguardas (solo puede editar dentro del repositorio y con operaciones verificadas, el diff debe ser mínimo y pasar terraform validate, y el resultado es un PR que revisa una persona). Las pruebas reales nos obligaron a endurecerlo: se atascaba repitiendo una llamada fallida y no sabía cambiar números. Úsalo como borrador, nunca como decisión.
venom review: una segunda opinión, no un veredicto. El comité no es determinista: dos ejecuciones pueden diferir. Su valor es la amplitud (seguridad, costes, fiabilidad y operación a la vez) y que los desacuerdos quedan por escrito. En un informe real el propio comité dejó un desacuerdo sin resolver y el informe lo dice («este informe es una ayuda a la decisión: lo debe revisar una persona»). Léelo como una lista de cosas en las que pensar, no como una puerta de aprobación.

Qué datos salen, función por función#

Todo se enmascara antes de enviarse (claves de AWS, JWT, contraseñas y tokens en pares clave=valor, credenciales en URLs, llaves privadas e IDs de cuenta de 12 dígitos). Pero el enmascarado es por patrones: cubre lo habitual, no puede garantizar que no quede información sensible de otro tipo (nombres internos de servicios, IPs, nombres de buckets). Por eso --dry-run muestra exactamente lo que se enviaría.

Función	Qué se envía al modelo
`venom doctor --explain`	Cada hallazgo completo, en JSON y enmascarado: nombres de Pods, namespaces, imágenes, eventos y las últimas líneas de log
`venom review`	El plan de Terraform: direcciones y atributos de los recursos (los valores que Terraform marca como sensibles y los secretos, enmascarados), y los hallazgos previos si usas `--context-findings` (enmascarados y acotados)
`venom fix --agent`	El hallazgo, el contenido de los archivos `.tf` que el agente lee (enmascarado) y la salida de `terraform validate` y `plan` (enmascarada). No lee `terraform.tfstate` ni archivos `.tfvars`

Los datos van a tu cuenta de AWS, con las credenciales que tú configures; no pasan por ningún servicio de CloudVipers.

Qué necesitas para usarla#

Una cuenta de AWS con Amazon Bedrock, el acceso al modelo concedido en tu región y credenciales (AWS_PROFILE, variables de entorno o un rol).
Un modelo que tú eliges, con --explain-model, --model-id o la variable correspondiente. Es el único que hemos probado de verdad: us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 (Claude Haiku 4.5); no hemos comparado otros. Si usas un identificador que empieza por us. (un perfil de inferencia), la región debe coincidir.
Permisos de IAM mínimos. Según la documentación de AWS, invocar un modelo mediante un perfil de inferencia exige permiso sobre el perfil y sobre el modelo base en cada región asociada. Este es un ejemplo (cambia la cuenta y la región; pruébalo en tu cuenta, porque depende de tu configuración):

json { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": ["bedrock:InvokeModel"], "Resource": ["arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:inference-profile/us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"] }, { "Effect": "Allow", "Action": ["bedrock:InvokeModel"], "Resource": ["arn:aws:bedrock:*::foundation-model/anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"], "Condition": {"StringLike": {"bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:inference-profile/us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"}} } ] }

Mira la retención de datos del modelo antes de elegirlo. Bedrock deja que controles si se retienen los prompts y las respuestas, y los proveedores de modelos no tienen acceso a ellos. Pero según su documentación, algunos modelos más recientes exigen, como condición de acceso, retención con revisión humana por parte de AWS (hasta 30 días). No afecta al modelo que recomendamos, pero revísalo si eliges otro.
Coste. Se paga por tokens al precio de tu modelo y región (consulta la tarifa vigente). Como referencia, un informe real del comité sobre un plan de 20 recursos, con 2 rondas y Haiku 4.5, usó 59 325 tokens (el tope por defecto es 200 000, y se cambia con --max-tokens). venom review --dry-run estima los tokens antes de gastar nada.

Si no tienes acceso a IA#

Es un caso normal y no pierdes lo principal:

Usa venom doctor y venom fix: no necesitan IA. Funcionan incluso sin salida a internet (solo venom update necesita red): venom doctor solo habla con la API de tu clúster.
Para los hallazgos sin arreglo automático, sigue los pasos que trae el propio hallazgo: están pensados para eso.
venom review no tiene hoy alternativa sin IA. Si nunca vas a tener acceso, esa función no te sirve. No hay (todavía) soporte para otros proveedores de modelos: hoy solo Amazon Bedrock.

Cómo asegurarte de que no se usa IA#

No pases --explain ni --agent, y no ejecutes venom review: sin eso no hay ninguna llamada a un modelo.
Para garantizarlo con permisos, deniega bedrock:InvokeModel al rol o usuario con el que se ejecuta venom (por ejemplo, en CI). Las funciones con IA fallarán con un error claro y el resto seguirá funcionando.
Si quieres auditar las invocaciones, Bedrock ofrece un registro de invocaciones de modelos (opcional) y CloudTrail registra la actividad de la API; comprueba qué eventos tienes activados en tu cuenta.

Nuestra recomendación#

Trata la IA como un extra, no como el producto. El valor diferencial de VenomOps (reglas que explican y verifican, arreglos mínimos y revisables, nada que se aplique solo) no depende de ella, y por eso no hace falta pedir acceso a un modelo para empezar. Prueba primero venom doctor; si más adelante quieres una segunda opinión sobre un plan, activa venom review con un presupuesto de tokens acotado y revisa siempre el informe.

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