---
id: SI_008
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: samarbeid
  05_handling: vent
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_008
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | samarbeid | sårbarhet | vent

## Analyse: Operasjonalisering av Swarm i Helse-kontekst

**1. Arkitektur: Azure OpenAI + Python (LangGraph/Autogen) er din eneste vei.**
*Strategisk:* Copilot Studio er for rigid for 100 agenter; det vil kveles av latency og manglende kontroll over state-management. For å bevare Microsoft-investering må du bruke **Azure OpenAI Service** integrert med **Azure Functions** eller **AKS**. Dette gir deg kontroll over Entra ID-autentisering og sikrer at data aldri forlater din tenant. *Sårbarhet:* Ved å unngå SaaS-sverm-rammeverk (CrewAI) minimerer du "black box"-risikoen i et strengt regulert miljø.

**2. Case 1: Perspektivanalyse (Syntese vs. Kaos)**
Ikke dupliser prompts. Bruk en **Hierarkisk Orkerstrering**. 
*   *Nivå 1:* 100 spesialiserte agenter (via dynamisk prompt-injeksjon basert på metadata).
*   *Nivå 2 (Syntetiker):* En "Moderator-agent" som mottar alle 100 outputs og utfører en *Reductio ad Unum* – identifiserer konsensus, avvik og kritiske risikofaktorer. 
*Implementering:* Bruk en `System-Persona-Map` i en SQL-tabell som injiserer spesifikke constraints (f.eks. "Helse-regulatoriske krav") per agent.

**3. Case 2: Inbox-modell (Distribuert Processing)**
Bruk en **Queue-based pattern** (Azure Service Bus). 
*Arkitektur:* Case lander i kø $\rightarrow$ En "Dispatcher-agent" analyserer kompleksitet $\rightarrow$ Allokerer til en spesialisert agent-pool. 
*Consistency:* Bruk en "Golden Template" for output-struktur (JSON schema), men la "Reasoning-trinnene" være agenter-spesifikke.

**4. Sikkerhet og Data (Zero Trust)**
*Sårbarhet:* Unngå RAG som kopierer data til vektordatabaser utenfor kontroll. Bruk **Azure AI Search** med *Security Filters* basert på Entra ID-brukerrettigheter. Agenten må "arve" brukerens tilgangsnivå.

**5. Observerbarhet og ROI**
*Kortsiktig:* Implementer **Azure Monitor + Application Insights** for å spore token-bruk per agent-ID. 
*Cost-optimering:* Bruk GPT-4o for "Dispatcher" og "Syntetiker", men bruk GPT-4o-mini for de 100 "arbeider-agentene". Dette gir massiv ROI.

**6. Transition**
*   *Fase 1 (0-3 mnd):* Pilot Case 2 (distribuert batch) for å teste stabilitet.
*   *Fase 2 (3-9 mnd):* Skalering til Case 1 (kompleks analyse).

**Neste steg:**
1. Sett opp en Azure OpenAI-instans med strict data residency.
2. Utvikle en "Dispatcher" prototype i Python som kan lese fra en Azure Service Bus.
3. Definer JSON-skjemaet for alle agent-outputs for å sikre maskinell aggregering.