---
id: SI_005
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | mulighet | implementer

## Arkitektonisk Analyse: Fra Copilot til Swarm-dominans

**1. Arkitektur-valg: Hybrid kontroll**
For en helseorganisasjon er Copilot Studio/Power Automate for rigid og begrenset for 100 agenter. **Strategisk valg:** Bygg orkestrering i **Azure OpenAI (AOAI) med Python (LangGraph eller Semantic Kernel)**. 
*   **Makt-aspekt:** Ved å eie orkestreringen via Azure, beholder du kontroll over data-residency og Entra ID-autentisering, mens du unngår "black box"-begrensningene i Copilot Studio.
*   **Implementer:** Bruk Azure Functions/Container Apps for å kjøre agent-logikken. Dette gir skalering som Power Automate mangler.

**2. Spesialisering og Syntese (Case 1)**
For å unngå 100 identiske svar, må du implementere en **Hierarkisk Swarm**. 
*   **Metode:** Ikke gi 100 agenter samme prompt. Bruk en *Persona Factory* som injiserer unike "Expert Profiles" (f.eks. `Role: Compliance_Officer, Constraint: GDPR/Helsekrav`).
*   **Syntese:** Du trenger en *Aggregator Agent* (Master-instans) som bruker en "Map-Reduce"-tilnærming: Agenter genererer (Map), og en dedikert konsoliderings-agent destillerer (Reduce) til en strukturert rapport.

**3. Distribuert Processing (Case 2)**
Bruk en **Queue-based architecture** (Azure Service Bus). 
*   **Implementer:** Case lander i kø $\rightarrow$ Dispatcher-agent evaluerer kompleksitet $\rightarrow$ Allokerer til spesifikk agent-type $\rightarrow$ Resultat skrives til Dataverse. 
*   **Consistency:** Bruk *Schema Enforcement* (Pydantic) for alle agent-outputs for å sikre at variable case-typer alltid returnerer validerte JSON-objekter.

**4. Data-innsprøytning og Sikkerhet**
**Makt/Mulighet:** Bruk **Azure AI Search** som en RAG-motor. 
*   **Sikkerhet:** Ingen data forlater Azure-tenanten. Bruk *Managed Identities* slik at agenter aksesserer SharePoint/Dataverse uten hardkodede credentials. Dataene "trekkas" inn i kontekst-vinduet kun ved behov (Just-in-time injection).

**5. Observerbarhet og Kostnad**
*   **Implementer:** Integrer **Azure Monitor/Application Insights**. Du må tracke `token_count` per `agent_id` i sanntid.
*   **Strategisk ROI:** Bruk GPT-4o for "Master/Aggregator" og GPT-4o-mini for de 100 spesialiserte arbeider-agentene. Dette kutter kostnader med >80%.

**Neste steg:**
1.  **Proof of Concept (PoC):** Sett opp en Azure Container App som kjører 5 spesialiserte agenter via LangGraph mot en lukket Azure OpenAI-instans.
2.  **Data Mapping:** Identifiser de 3 viktigste SharePoint-kildene som krever RAG-tilgang.
3.  **Governance-audit:** Bekreft med IT-sikkerhet at bruk av Managed Identities for agent-aksess er innenfor deres compliance-rammeverk.