---
id: SI_006
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: vent
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_006
**Seeds:** strategisk | historisk | makt | mulighet | vent

Analysen skifter fra brukersentrert assistanse til systemisk kontroll. I helsesektoren er makt ikke bare beslutninger, men kontroll over dataintegritet og regulatorisk etterlevelse.

### 1. Arkitektur: Det strategiske valget
Å bruke Copilot Studio for 100 agenter er en **historisk blindvei**; det er bygget for lineær logikk, ikke sverm-entropi. For å bevare Microsoft-investering uten å kveles av SaaS-begrensninger, er den eneste veien **Azure OpenAI Service (AOAI) + Python-basert orkestrering (f.eks. LangGraph)** deployet på Azure Container Apps.
*   **Trade-off:** Du ofrer "no-code" enkelhet for total kontroll over *state management* og *concurrency*. 
*   **Makt:** Ved å eie orkestreringen i Python, eier du logikken bak beslutningshierarkiet, ikke Microsoft.

### 2. Spesialisering og Aggregering (Case 1)
For å unngå "støy", må du slutte å tenke "prompts" og begynne å tenke **"Ontologiske roller"**. 
*   **Implementering:** Hver agent får en unik `SystemInstruction` injisert via en metadata-tabell i Dataverse. 
*   **Syntese:** Bruk en **Hierarkisk Konsensus-modell**. 100 agenter produserer rå-output $\rightarrow$ 5 "Synthesizer-agenter" (høyere modell, f.eks. GPT-4o) aggregerer $\rightarrow$ 1 "Final Auditor" (regulatorisk kontroll) leverer sluttrapport.

### 3. Distribusjon og Kontekst (Case 2 & Data)
Bruk en **Message Queue (Azure Service Bus)**. 
*   **Inbox-modell:** Case lander i Queue $\rightarrow$ en *Dispatcher-agent* analyserer kompleksitet $\rightarrow$ allokerer til agent-pool.
*   **Data-injektion:** Bruk **RAG via Azure AI Search** med *Managed Identities* (Entra ID). Data forblir i din Azure-tenant; agentene "ser" kun konteksten via sikkerhetstunneler. Kopier aldri sensitive helsedata til prompt-kontekst; send kun relevante *embeddings*.

### 4. Operasjonell Realitet (Kost & Risiko)
**Vent.** Ikke rull ut 100 agenter samtidig. Start med en "Shadow Swarm" som kjører parallelt med manuelle prosesser for å kalibrere *drift*.
*   **Cost:** Implementer *Token Budgeting* per agent-rolle.
*   **Failure mode:** Swarm-arkitektur feiler når agentene går inn i "feedback loops". Du trenger en *Circuit Breaker*-logikk som stopper eksekvering hvis redundans i svar overstiger 30%.

**Neste steg:**
1.  **POC:** Sett opp en Azure Container App med LangGraph som håndterer 5 spesialiserte agenter mot en test-database.
2.  **Governance:** Definer Entra ID-roller for "Agent-identiteter" (Service Principals).
3.  **Benchmark:** Mål differansen i beslutningskvalitet mellom én Copilot-prompt og 5 spesialiserte agenter.