---
id: SI_009
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_009
**Seeds:** strategisk | langsiktig | makt | mulighet | implementer

---

## Strategisk hovedanbefaling: Azure OpenAI Service + Semantic Kernel, ikke Copilot Studio

For en 200-ansatt helseorganisasjon med batch-toleranse er **Copilot Studio et feilvalg for swarm**. Det er designet for enkelt-bruker-interaksjon, ikke parallell agent-orkestrering. Makten ligger i Azure OpenAI + Semantic Kernel (Microsoft-nativt, Python-basert, Entra ID-integrert).

---

## Arkitektur-kjernen

```
Azure Service Bus (queue)
    → Orchestrator-funksjon (Azure Functions)
        → N parallelle Semantic Kernel-agenter
            → Azure OpenAI (gpt-4o-mini for enkle cases, gpt-4o for komplekse)
        → Aggregator-agent (syntese)
    → Dataverse/SharePoint (output)
```

Data forlater **aldri** tenant. Azure OpenAI i Norway East med Private Endpoint eliminerer ekstern eksponering.

---

## Agent-spesialisering (Case 1): Ikke 100 like — 100 ulike linser

Unngå prompt-duplisering. Implementer **rolle-matrisen**:

```python
AGENT_ROLES = {
  "regulatory_reviewer": {
    "system": "Du er GDPR/Pasientrettighetsloven-ekspert. Analyser KUN compliance-risiko.",
    "temperature": 0.1,  # deterministisk
    "model": "gpt-4o"
  },
  "operational_cost": {
    "system": "Du er prosessøkonom. Kvantifiser ressursforbruk i NOK og timer.",
    "temperature": 0.3,
    "model": "gpt-4o-mini"  # kostnadsoptimert
  }
  # ... 98 til
}
```

Aggregator-agenten får **kun strukturerte JSON-outputs**, ikke rå tekst — dette forhindrer kaos.

---

## Case 2: Inbox-modellen

Azure Service Bus med **competing consumers**-pattern. Hver melding inneholder case-ID + kompleksitetsscore (0-1). Score > 0.7 → gpt-4o, ellers gpt-4o-mini. Konsistens sikres via **shared Pydantic output-schema** — agenter deler template, ikke system-prompt.

---

## Observerbarhet

Azure Application Insights med custom metrics:
- `tokens_per_agent`, `cost_per_case`, `p95_latency`
- Alert ved token-forbruk > 150% av baseline
- Semantic Kernel har innebygd telemetri-hooks

---

## Reell failure mode

**Swarm er feil** når: problemet er lineært, kontekst-avhengig mellom steg, eller krever menneskelig eskalering underveis. Ikke bruk swarm på enkeltpasient-journalføring.

---

## Timeline

- **Måned 1-2**: PoC med 5 agenter, én case-type, Azure OpenAI + Semantic Kernel
- **Måned 3-4**: Service Bus-integrasjon, 20 agenter, observerbarhet live
- **Måned 5-6**: Skalering til 100 agenter, kostnadsmodell validert

---

## Neste steg

1. **Etabler Azure OpenAI-instans i Norway East** med Private Endpoint og Entra ID-rolleoppsett denne uken
2. **Bygg rolle-matrisen** for de 10 mest verdifulle perspektivene i din primære case-type — ikke 100 fra dag én
3. **Implementer én Azure Function** med Semantic Kernel som prosesserer én case ende-til-ende med logging til Application Insights — dette er makten du bygger videre på