---
id: SI_009
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: vent
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_009
**Seeds:** økonomisk | kortsiktig | makt | mulighet | vent

**Arkitektur:** Velg Azure Container Apps + Python (LangGraph) framfor Copilot Studio/PA. CS er sekvensiell og låser deg til dialogmønstre; proprietære rammeverk (CrewAI) skaper vendor-lock og data-lekkasje-risk. *Makt* beholdes ved Azure-native orkestrering med Entra ID-godkjenning. *Økonomisk* gevinst: Container Apps skalerer til null, perfekt for batch.

**Rolle-differensiering (Case 1):** Ikke kopi-prompt. Bruk Azure AI Search med semantisk chunking. Hver agent får unikt `system_prompt` + kontekst via vektet RAG. Syntese: En meta-orchestrator (gpt-4o-mini) kjører konsensus-clustering.
```python
results = await asyncio.gather(*[a.run(problem, ctx[i]) for i in range(100)])
synthesis = meta.run(results, schema=ConsensusModel)
```
*Vent*: Valider på 10 agenter før full skala for å unngå token-sløsing.

**Inbox-modell (Case 2):** Azure Service Bus queue + Python Workers. Hver worker trekker 1 case, injiserer standard systemprompt med Dataverse-payload. Konsistens: JSON Schema enforcement + temp 0.2. *Kortsiktig* effektivitet: Batch på timer muliggjør spot-prising og automatisk retry.

**Data & Sikkerhet:** Ingenting forlater tenant. RAG via Private Link. Tilgang arves fra Entra ID RLS. Kritisk: Slå av OpenAI-logging, bruk Purview for lineage, krypter alt. *Makt* over data > modellstørrelse i helsevesen.

**Observerbarhet & Kostnad:** App Insights + OpenTelemetry. Spor `session_id`, token, latency, feilrate. Strategi: Fallback til gpt-4o-mini ved timeout, cache RAG i Cosmos DB, aggreger API-kall. *Økonomisk* ROI: Mål NOK/case vs manuell tid.

**Overgang & Fallgruver:** Fase 1 (4 uker): 5 agenter, triage. Fase 2 (8 uker): Swarm på Functions. Swarm er feil hvis volum <50/dag eller krav til <2s latency. Da skaper det operasjonell kompleksitet uten *mulighet* for skalering.

**Neste steg:**
1. Implementer Entra ID RLS på Dataverse for sikker RAG-injection.
2. Deploy 10-agent batch-pipeline på Azure Container Apps med Service Bus queue.
3. Sett opp cost-per-case dashboard før du skalerer til 100.