---
id: SI_003
model: deepseek/deepseek-v3.2
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** økonomisk | langsiktig | makt | mulighet | implementer

**Arkitekturvalg:** For en *økonomisk* og *langsiktig* bevaring av Microsoft-makt, er hybrid-orkestrering nøkkelen. Implementer **Azure Logic Apps som orkestrator** – den abstraherer kompleksitet og holder alt innenfor Microsofts sikkerhetsperimeter. Bruk **Azure OpenAI** (GPT-4) for agentkjerne med **Python Azure Functions** for spesialisert logikk. **Unngå Copilot Studio** – det er for lav-kode og låser deg til simple workflows, ikke 100 parallelle agenter. Proprietære rammeverk (CrewAI) introduserer unødvendig risiko og kompleksitet i et strengt helsemiljø.

**Implementering av spesialisering (Case 1):** *Makt* ligger i meningsfull rollefordeling. Ikke dupliser prompts. Hver agent får en unik **"kontekstpakke"** fra SharePoint/Dataverse via søk med Azure AI Search (semantisk, sikret med Entra ID). Eksempel: "Regulatory reviewer"-agenten får kun dokumenter fra "Regulatory" SharePont-mappe og en instruksjon om å analysere kun etter lovverk HPRL. **Sammenstilling** skjer via en "synthesizer"-agent som bruer konflikt med en fast metaprompt ("Finn de 3 høyest rangerte konsensuspunktene").

**Data & Sikkerhet:** All kontekst injiseres via **Azure AI Search med sikker filtrering**. Data forblir i din tenant; kun søkevektorer og spørringer går til modellen. Dette er *muligheten* for swarm uten brudd på compliance.

**Failure mode:** Swarm er overkill for enkle Q&A eller dokumentgenerering. Det er en **makt-teknologi** for komplekse analyser med høy konfliktgrad eller distribuerte, uensartede cases.

**Neste steg:**
1.  **Implementer** en minimal Proof-of-Concept med 3 spesialiserte agenter (f.eks. regulatorisk, økonomisk, operasjonell) mot et test-datasett i Azure AI Search, orkestrert av én Logic App.
2.  Etabler et enkelt cost-tracking-dashboard i Azure Monitor for å følge token-forbruk og latency per agent-type.
3.  Kjør en parallell analyse av ett eksisterende problem med både standard Copilot og din 3-agent-sverm, og kvantifiser tidsbesparelse og analysedybde.