---
id: SI_004
model: deepseek/deepseek-v3.2
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_004
**Seeds:** strategisk | langsiktig | tillit | sårbarhet | implementer

**Arkitekturtrade-off:** Azure OpenAI + Python-agenter er *strategisk* valg. Copilot Studio er forbruksorientert og lukket; proprietære rammeverk skaper *sårbarhet* (vendor lock-in). Azure holder data innenfor Microsofts *tillits*ramme og skalerer *langsiktig*. **Implementer** med Azure Container Instances for orchestration – billigere og enklere enn Kubernetes for 100 agent-batch.

**Agent-spesialisering:** For perspektivanalyse, definer 5-7 kjerneroller (f.eks. «GDPR-compliance agent» med Dataverse-tilgang, «patient-flow simulator»). Deretter permutér disse med 15-20 kontekst-filtre (region, tidsramme, scenario). Dette gir 100 unike kombinasjoner *uten* kaos. Aggregering via et «meta-analyst»-agent som trekker ut top-3 konsensuspunkter og top-5 dissensområder.

**Inbox-modell:** Azure Queue Storage + Logic App trigger. Hver agent henter én case, men bruker **samme system-prompt-template** med case-spesifikke data injiserte via placeholders. Consistency sikres med en valideringsagent som sjekker alle outputs mot et sett minimumskriterier før aggregering.

**Data-injection & sikkerhet:** Bruk Azure OpenAI's *data grounding* med SharePoint/Dataverse via indekserte søk. Data kopieres **ikke** til API; referanser sendes. Største *sårbarhet*: agentens prompt kan lekke sensitiv kontekst via «few-shot examples». Mitiger med prompt-masking: erstatt konkrete patient-ID'er med «{PATIENT_REF}» før API-call.

**Cost-optimering:** Batch 100 agent-calls til én Azure Function, logg alle til Application Insights med custom dimensions (agent-type, tokens). ROI: Bruk GPT-4-turbo for analyse-agenter, men fallback til GPT-3.5-turbo for «transkriber»-roller. Cache grounding-data-søk i 10 minutter.

**Transition:** **Kort sikt** (3 måneder): Implementer 5-agent swarm for en spesifikk rapporteringsprosess (Case 2). **Middels sikt** (6 måneder): Utvid til 15-agent perspektivanalyse på strategiske dokumenter (Case 1). Bruk dette for å demonstrer verdi: sammenlign swarm-analyse vs. enkelt-Copilot på samme problem – vis **dissens-dybde**.

**Begrensning:** Swarm-arkitektur er **ikke** riktig når: (1) problemet krever en enkelt, autoritativ svar (regulatory approval), (2) latency < 1 min er pålagt, (3) data-konteksten er så liten at 100 agenter blir redundant noise.

**Neste steg:**
1. Sett opp en PoC med Azure OpenAI, en Dataverse-tabell og 3 Python-agenter (regulatory, operational, cost) som analyserer én felles case – mål: se token-kostnad og output-forskjell.
2. Design en «agent-rolle-matrix» for din organisasjon: 5 kjerneroller x 20 kontekst-filtre.
3. Book møte med IT-security for å godkjenne data-grounding-arkitekturen spesifikt for helsedata.