---
id: SI_001
model: deepseek/deepseek-v3.2
seeds:
  04_risiko: resiliens
  03_relasjon: makt
  05_handling: vent
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | resiliens | vent

**Arkitektonisk perspektiv:** Dette handler om **makt** – å erobre fleksibilitet fra Microsofts låste Copilot-økosystem, og om **resiliens** ved å ikke sette alle egg i en kurv. **Vent** med proprietære swarm-rammeverk (CrewAI); de gir deg skygge-IT i et strengt helsemiljø. En **kortsiktig** men **strategisk** vei er *Azure OpenAI + Azure Functions/Durable Entities*.

For Case 1 (100 agenter): Kontekst injiseres ikke bare via prompt, men via *rollebundne data-tilganger*. "Regulatory reviewer"-agenten får sin kontekst via en søkquery mot SharePoint-dokumenter som kun den har rettigheter til via Entra ID. Dette avklarer data *makt* og sikkerhet samtidig. Sammenstill resultatene med en meta-analyste-agent – et **vent**-punkt – for å unngå meningers kaos.

For Case 2: Bruk *Azure Service Bus* som "inbox". Hver agent er en Azure Function med felles core-template, men spesialiseres dynamisk basert på case-tags. Kostnadssparingen (**kortsiktig** press) kommer av batching av kall mot samme API-instans for lignende agent-typer, ikke 100 separate strømmer.

Største trussel: **Resiliens** svikter hvis du ikke har solide kill-switches og agent-isolasjon. En agent som hallucinerer om PHI-data kan korrumpere hele svaret.

**Konkrete neste steg:**
1.  Pilotér én spesialisert agent (f.eks. "GDPR-compliance sjekker") ved å koble Azure OpenAI til et begrenset SharePoint-bibliotek via Graph API med strengt tidsbegrenset tilgang.
2.  Sett opp enkle Durable Functions-orchestratorer for å teste parallell prosessering av 5-10 dummy-caser, med kostnadsovervåking i Azure Monitor.
3.  Evaluer output-konsistens og latency mot krav; dette avdekker den virkelige **implementeringskompleksiteten** før skala.