# Debrief — openai/gpt-5.4-mini

- Instanser: 9
- Tokens inn: 20,394
- Tokens ut: 8,589
- Kostnad: $0.1900
- Kjørt: 2026-04-14 16:15:43.995423+00:00

---

# Sverm-debrief

## Konsensus
1. **Azure OpenAI + egen lettvektsorkestrering på Azure er beste hovedspor** for en helse-streng, Microsoft-sentrisk, cloud-only organisasjon. Dette bevarer Microsoft-investeringen og gir nok kontroll for multi-agent.
2. **Copilot Studio/Power Automate er nyttig, men ikke nok som swarm-motor**. Det egner seg til enkle workflows og human-in-the-loop, ikke 100-agents parallellanalyse eller dynamisk case-routing.
3. **Ikke bruk ett identisk prompt 100 ganger**. Agentene må ha tydelige roller, smale kontekstpakker og strukturert output, ellers blir resultatet “100 meninger”.
4. **Data må holdes innen tenant/grense** via Entra ID, Managed Identity, Private Endpoints, Purview/DLP og intern RAG mot SharePoint/Dataverse/Azure AI Search. Ingen rå helse-data til eksterne API-er.
5. **Observerbarhet og koststyring må bygges inn fra dag 1**: tokens, latency, feilrate, retrieval-hit-rate, confidence og human override-rate.

## Dissens
- **Hvor langt man bør gå utenfor Microsoft-økosystemet**: flere instanser avviste proprietære swarm-rammeverk som primærplattform, men noen åpnet for dem kun i sandbox/prototyping.
- **Tempoet i utrulling**: noen foreslo 4–6 uker til pilot, andre 8–12 uker eller 3–6 måneder til produksjonsklar løsning.
- **Hvordan agentene organiseres**: noen anbefalte 8–12 faste rollefamilier, andre 10–20 roller med underroller og hierarkisk clustering. Fellesnevneren var likevel strukturert differensiering.
- **Copilot Studio sin rolle**: fra “bare front-end” til “lett orkestrering for enkle workflows”.

## Blindsoner avdekket
- At sværm ikke bare er et skaleringsspørsmål, men et **governance- og risikodesignproblem**.
- At **routing/triage** ofte gir mer ROI enn bedre prompts.
- At **kaoset** i 100-agent-oppsett må håndteres med en meta-arkitektur: clustering, arbiters, confidence scoring og schema-validering.
- At sværm kan være feil løsning hvis én god retrieval + én sterk analytiker løser oppgaven bedre og billigere.

## Anbefalinger
1. **Bygg en pilot i Azure**: Azure OpenAI + Service Bus + Functions/Durable Functions + App Insights + Purview.
2. **Start med to konkrete use cases**: 10-agent perspektivanalyse og queue-basert small-batch processing.
3. **Definer JSON-outputschema og eval-metrikker før implementering**: claims, evidence, confidence, risk, recommendation.
4. **Lag en arbiter/meta-agent** som dedupliserer, vekter og oppsummerer; ikke la alle agenter være like.
5. **Kjør en kontrollert benchmark mot dagens Copilot-prosess** for kost, kvalitet og etterlevelse før skalering.
