---
id: SI_003
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: resiliens
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** strategisk | langsiktig | tillit | resiliens | implementer

Din utfordring er ikke mangel på verktøy, men fraværet av en **strategisk** arkitektur. Å chase hver ny KI-plattform er en tapt kamp. Bygg i stedet en selvforsterkende protokoll der agentene ikke bare samler, men validerer og strukturerer.

**Langsiktig** kunnskap krever at du skiller ingest fra prosessering. Bruk en Redis-kø som buffer mot API-stopp eller rate-limits. Dette skaper **resiliens**: hvis OpenRouter eller X-API svikter, henger ikke hele svermen. Agentene kjører asynkront, kvitterer og gjenopptar uten tap av kontekst.

For å unngå manuelt lim mellom e-post og Obsidian, deploy en lett admin-side (Next.js + Supabase). Agentene pusher direkte til databasen via REST. Obsidian syncer automatisk via Obsidian Git. E-post til raymond@sverm.ai blir en ren *output* for commute-lytting, aldri en mellomlagring.

**Implementer** denne 4-trinns sverm-pipen:
1. *Horizon Scout*: Skanner RSS, YouTube API og X. Identifiserer nye noder via engagement-grafer, ikke bare nøkkelord.
2. *Signal Filter*: Vurderer relevans mot din KB-topologi. Kaster ~80 % av støyen. Gir en konfidensscore.
3. *Synthesis Engine*: Kjører lokal Whisper + OpenRouter-llm. Transkriberer og strukturerer etter fast skjema (Kilde, Kernepåstand, Implikasjon for orkestrering, Lenke).
4. *KB Weaver*: Pusher til Supabase, tagger, og trigger daglig digest.

**Tillit** bygges gjennom konsensus-kryssvalidering: La to uavhengige modeller vurdere samme kilde før lagring. Hvis avviket >30 %, flagges kilden for manuell review. Dette eliminerer KI-hallusinasjoner i din vault.

*Dissens:* Slutt å optimalisere for dekning. Optimaliser for *dybde*. En sverm på 100 instanser som jakter nyheter, er verdiløs uten en felles ontologi. Definer 5 kjerne-dimensjoner for ditt felt (f.eks. orkestreringsmønstre, feiltoleranse, kostnad/eval, sikkerhet, agent-koordinering) og la agentene kun indexere innhold som eksplisitt mappes til disse.

**Neste steg:**
1. Deploy Redis + Supabase + Next.js på din server. Konfigurer OpenRouter med fallback-ruting til minst 3 modeller.
2. Skriv 3 Python-agenter (Scout, Filter, Weaver) som kommuniserer via køer, ikke direkte kall.
3. Test konsensus-valideringen på 50 historiske kilder. Juster terskler til false-positive <5 % før fullskaladrift.