# Debrief — google/gemma-4-26b-a4b-it

- Instanser: 9
- Tokens inn: 20,694
- Tokens ut: 8,222
- Kostnad: $0.0045
- Kjørt: 2026-04-14 16:15:27.833237+00:00

---

# Sverm-debrief: Implementering av KI-sverm i helseorganisasjon

## Konsensus
Svermen er enstemmig på at **Copilot Studio/Power Automate er utilstrekkelig** for de forespurte use-casene. For å skalere til 100 agenter og håndtere kompleksiteten i Case 1, må arkitekturen flyttes til en **Python-basert orkestrering (LangGraph eller Semantic Kernel)** deployert på **Azure Container Apps/Functions**.

Nøkkelpunkter for implementering:
*   **Arkitektur:** En hybrid modell som bruker Azure OpenAI (AOAI) for selve intelligensen, men flytter orkestreringen ut av SaaS-begrensningene for å sikre kontroll over *state management* og *concurrency*.
*   **Sikkerhet:** Data må forblir i din Azure-tenant. Bruk **RAG via Azure AI Search** med **Entra ID-basert security trimming** (agenten arver brukerens tilgangsnivå) og **Managed Identities** for å eliminere behovet for lagrede credentials.
*   **Skalering (Case 1):** Bruk en **hierarkisk sverm-modell** (Orchestrator $\rightarrow$ Domain Experts $\rightarrow$ Specialist Agents) for å unngå informasjonskaos.
*   **Skalering (Case 2):** Implementer en **asynkron kø-modell** via **Azure Service Bus** for distribuert prosessering.
*   **Kostnad:** Bruk en "Tiered Model"-strategi: GPT-4o for orkestrering/syntese, og GPT-4o-mini for de 100 arbeider-agentene.

## Dissens
Det var ingen fundamental uenighet om teknologistakk, men ulike vektlegginger av **risiko vs. makt**:
*   Noen instanser fokuserte på den **juridiske/regulatoriske kontrollen** (sikre at agenter ikke går i "feedback loops" eller hallusinerer i helsedata).
*   Andre la vekt på den **strategiske makten** ved å eie orkestreringslogikken selv, fremfor å være låst til Microsofts "black box"-oppdateringer.
*   Det var en nyanse i hvordan syntese bør skje: Noen foreslo en enkel *Map-Reduce*, mens andre krevde en *Conflict Matrix* for å eksponere uenighet mellom agenter fremfor å tvinge frem falsk konsensus.

## Blindsoner avdekket
Svermen identifiserte kritiske risikoer som en enkelt analyse ville oversett:
*   **Semantic Drift/Entropy:** Risikoen for at 100 agenter i en sverm skaper en "ekkokammer-effekt" eller går inn i destruktive feedback-loops.
*   **Token-bleed:** Den økonomiske risikoen ved at parallelle agenter i en uregulert sverm kan tømme budsjetter på minutter uten en sentralisert *Token Proxy/Budgeter*.
*   **Complexity-to-Value Ratio:** Advarsel om at sverm-arkitektur er en *overkill* for lineære oppgaver; kompleksiteten i vedlikehold kan utradere ROI hvis oppgaven ikke er genuint multidimensjonal.

## Anbefalinger
1.  **Etabler en Azure Landing Zone:** Sett opp isolerte miljøer med Managed Identities og Azure AI Search som er ferdig konfigurert for helse-compliance.
2.  **PoC (Fase 1 - Case 2):** Start med distribuert batch-prosesserings-kø (Service Bus $\rightarrow$ Python $\rightarrow$ GPT-4o-mini). Dette er lavest risiko og gir raskest ROI.
3.  **Utvikle en "Persona Factory":** Bygg en metadata-drevet motor i Python som injiserer unike system-prompts og tilgangsnivåer til agenter, fremfor å hardkode prompts.
4.  **Implementer Observabilitet fra dag én:** Integrer Azure Monitor/Application Insights med en `CorrelationID` som sporer en case gjennom hele sverm-livssyklusen for å overvåke både kostnad og feilrate.
