---
id: SI_002
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_002
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | sårbarhet | implementer

**1. Arkitektur:** Velg Azure OpenAI + Python (Semantic Kernel/AutoGen) på Azure Container Apps. Copilot Studio/Power Automate kollapser under 100 parallelle kall (state-mangling, hard rate-limits). *Strategisk* beholder du *makt* over token-ruting og unngår low-code lock-in. *Implementer* orkestrering via Azure Service Bus + Durable Functions.

**2. & 3. Spesialisering & Inbox:** 100 dupliserte prompts gir konvergens-kaos. Bruk 12-18 spesialiserte roller med dynamisk `context_injection`. For Case 2 router Service Bus-meldinger basert på pre-beregnet kompleksitet.
```python
# Rollerspesifikk kontekst, ikke prompt-duplisering
prompt = SYS_TEMPLATE.format(role=role, context=ai_search_retriever.query(metadata))
queue.send(message=case, properties={"route": "high" if complexity > 0.7 else "batch"})
```
Aggregering: `meta-agent` veier svar etter autoritet og konfidens. *Sårbarhet*: Swarm amplifiserer hallucinasjoner ved dårlig grounding. Implementer strict threshold før konsolidering.

**4. Data & kontekst:** Helse = null kompromiss. Azure AI Search med managed identity og Entra ID RBAC. Data kopieres aldri; retrieval skjer inline via privat endpoint og token-scoped principals. Kritisk: Content filtering før context-window, full audit-logg.

**5. Observerbarhet & kortsiktig ROI:** Tag kall med `agent_id` + `use_case`. Track via Application Insights. *Kortsiktig* kostnadskutt: Fallback til `gpt-4o-mini` for low-complexity, cache embeddings, batch requests. Auto-throttle ved >12% feilrate. ROI målt i `cost_per_decision`.

**6. Transition & dissens:** 
0-30d: PoC (5 agenter, batch). Quick win: Dokumentreview. 
30-90d: Entra ID governance, observability live.
90-180d: Full drift.
*Dissens*: Swarm er feilvalg for deterministiske, compliance-krevde oppgaver der audit må være 100% reproducerbar. Bruk kun der usikkerhet er høy og parallell perspektiv reduserer risiko.

**Neste steg:**
1. Definer 5 agent-roller med eksakte `context_injection`-boundaries; test på anonymisert helsedata.
2. Bygg Service Bus + Durable Functions routing-lag med dead-letter queue før LLM-integrasjon.
3. Sett opp App Insights custom metrics for `cost_per_case` og `consensus_score` som produksjonsgates.