# Debrief — anthropic/claude-haiku-4-5

- Instanser: 9
- Tokens inn: 14,471
- Tokens ut: 8,152
- Kostnad: $0.0552
- Kjørt: 2026-04-14 01:38:39.086371+00:00

---

# SVERM-DEBRIEF: Orkestrering av KI-agenter for kunnskapsinnhenting

## Konsensus

Alle 9 instanser var enige om disse kjernepunktene:

1. **Ikke bygg perfeksjon først.** Start med én agent, test 2-4 uker, skaler deretter. Hastighet slår fullstendighet.

2. **Manuell overføring er flaskehalsen.** Obsidian/wiki-integrasjon må være automatisert via API eller webhooks — ikke copy-paste.

3. **Kildevalg er viktigere enn kildemengde.** 5-7 strategiske kilder slår 100+ kilder. Fokus på signal/noise-ratio.

4. **OpenRouter-avhengighet må ha fallback.** Lokal modell (Ollama + Mistral) som backup når API faller.

5. **Agenter må ha menneske-checkpoint.** Minst én godkjenningsfase før ny kunnskap enters KB.

## Dissens

**Tre hovedkonflikter:**

- **Isolasjon vs. samarbeid:** SI_004 og SI_008 advarte mot å dele kilder/radar (makt-konsentrasjon), mens SI_007 argumenterte for semi-offentlig radar som attraktor for intelijen tilbake. *Løsning:* Hybrid — privat KB, men offentlig "discovery-radar" som driver tilbakemeldinger.

- **Automatisering vs. kontroll:** SI_001 og SI_002 ville automatisere aggressivt (Scout, Digester, Synthesizer), mens SI_004, SI_006 og SI_008 advarte mot at maskinen overtaker tolkingen. *Løsning:* Automatiser innsamling, behold kurering manuell.

- **Bredt vs. dypt:** SI_003 og SI_009 sa "start smalt (5 kilder), ekspander senere," mens SI_001 og SI_002 ville bygge full-stack arkitektur umiddelbart. *Løsning:* MVP-tilnærming — én agent denne uken, full sværm om 6 uker.

## Blindsoner avdekket

1. **Epistemisk kvalitetskontroll:** Ingen instans løste *hvordan agenter skal vurdere kilder som motsier hverandre*. SI_008 nevnte "dissent-agent," men ikke implementering. Du trenger eksplisitt konflikt-håndtering.

2. **Tidsbruk-metrikkering:** Alle antok at automatisering sparer tid, men ingen målte *hvor* tiden faktisk går. Du vet ikke om problemet er innsamling, lesing eller integrering.

3. **Nettverkseffekter:** Hvis du blir "hubben" for orchestration-intelijen, blir kilder interessert i å gi deg direkte tilgang (RSS, API). Ingen instans adresserte *relasjonelle* kilder — bare algoritmiske.

4. **Skalering av agenter selv:** Du nevnte "20-100+ instanser," men ingen instans adresserte hvordan *agentene* skal koordinere uten å bli kaotiske. Hvem orkestrerer orkestratorene?

## Anbefalinger

**Fase 1 (denne uken — 3 timer):**
1. Velg 5 X-kontoer + 2 YouTube-kanaler som "tier-1 kilder"
2. Lag én agent i Python (30 linjer) som scraper X daglig via OpenRouter, sender JSON til raymond@sverm.ai
3. Test på 1 uke — mål: "Var dette nyttig?"

**Fase 2 (uke 2-3 — 8 timer):**
1. Integrer Whisper-pipeline for YouTube (lokal, ikke cloud)
2. Bygg enkel admin-dashboard (Next.js) der agenter skriver JSON, du godkjenner før KB-ingest
3. Implementer Obsidian-API-webhook (0 manual transfer)

**Fase 3 (uke 4-6 — 12 timer):**
1. Legg til "Source Scout"-agent som foreslår nye kilder basert på siterings-analyse
2. Implementer "Dissent-agent" som aktivt søker kritikk av dine metoder
3. Sett opp Qdrant (vector-db) for semantisk søk i KB

**Kritisk:** Ikke bygg web-portal før fase 2 fungerer. Ikke automatiser YouTube før X-agenten gir verdi.
