---
id: SI_002
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: juridisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_002
**Seeds:** juridisk | langsiktig | konkurranse | usikkerhet | implementer

Orkestrering blir snart standardinfrastruktur. Din langsiktige konkurransefortrinn bygges ikke på antall agenter, men på juridisk og arkitektonisk robusthet. I et marked preget av usikkerhet rundt API-er, modell-deprekeringer og datasporing, vinner den som designer for feiltoleranse og ren data provenans. Ikke kopier opphavrettslig tvilsomt innhold direkte til din KB. Lagre kun hashes, lenker og strukturerte metadata. Det sikrer deg juridisk og gjør systemet fremtidssikkert.

Implementer en tretrinns-pipeline på din server: **Agent 1 (Ingestion)** henter X via RSS-broer og YouTube via `yt-dlp` + `whisper.cpp`. **Agent 2 (Orchestrator)** ruter via OpenRouter: bruk `claude-haiku` for bulk-transkripsjon, `claude-sonnet` for KB-sammenligning, og kun `gpt-4o` når semantisk tvetydighet > 0.7. **Agent 3 (Gatekeeper)** filtrerer ved å kun flagge avvik >15% fra din eksisterende base eller identifiserte juridiske risk-faktorer.

Mainstream råder deg til å følge alt. Gjør det motsatte: bygg en *ignorance-filter*. Svermen skal kun levere signaler som reelt endrer din strategiske posisjon. Resten arkiveres i et lokalt `Streamlit`-dashboard med SQLite, som syncer til Obsidian via `obsidian-local-rest-api`. E-post til `raymond@sverm.ai` trigges kun ved konsensus-score > 0.85 etter tre agenter.

**Neste steg:**
1. Sett opp `LangGraph` + OpenRouter med en daglig cron-job som simulerer API-svikt og tester automatisk fallback til alternative modeller.
2. Koble `yt-dlp`/`whisper.cpp` direkte til Obsidian REST API; fjern all manuell e-post-forwarding fra workflowet.
3. Definer 5 juridiske "kill-switch"-kriterier (f.eks. plattform-ToS-brudd, lisensendring, opphavsrettsflagg) som agenter bruker til å blokkere ingest før den når din KB.