---
id: SI_001
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | konkurranse | mulighet | implementer

## Arkitektonisk Analyse: Fra Copilot til Swarm-infrastruktur

For en organisasjon i helsesektoren med streng governance, er **strategisk** valget å unngå Copilot Studio for massiv skalering. Copilot Studio er for rigid og kostnadskrevende for 100+ agenter. **Konkurransefordelen** ligger i å bygge en *custom orchestration layer* på Azure.

### 1. Arkitektur & Implementering
**Valg:** Azure OpenAI Service + Python (LangGraph/AutoGen) deployert på Azure Container Apps. 
*   **Hvorfor:** Copilot Studio/Power Automate vil knele under latency og kostnad ved 100 parallelle kall. Python-basert orkestrering gir kontroll over *state management* og *token-budgeting*.
*   **Implementer:** Bruk **LangGraph** for å definere sykliske grafer. Dette muliggjør kontrollert feedback-loops som er umulige i en lineær Power Automate-flyt.

### 2. Spesialisering & Case-behandling (Case 1 & 2)
For å unngå "kaos av 100 meninger" (Case 1), må du implementere en **Hierarkisk Swarm**:
*   **Worker Agents:** 100 spesialiserte instanser med unike system-prompts (f.eks. `role: "HIPAA-compliance-auditor"`).
*   **Synthesizer Agent:** En "Chief Critic" som aggregerer input via en *Map-Reduce* tilnærming.
*   **Case 2 (Inbox):** Bruk en **Azure Service Bus** som kø. En *Dispatcher Agent* leser meldingen, klassifiserer kompleksitet, og trigger en spesifikk agent-konfigurasjon.

### 3. Data Governance & Sikkerhet (Kritisk)
**Strategisk** sikring: Bruk **Azure AI Search** med *Semantic Kernel*.
*   **Injection:** Ikke kopier data. Bruk RAG (Retrieval-Augmented Generation) hvor agenter kun henter relevante chunks via Entra ID-autentiserte API-kall.
*   **Sikkerhet:** Data forblir i din Azure-tenant. Bruk *Managed Identities* for at agenter skal aksessere SharePoint/Dataverse uten lagrede credentials.

### 4. Cost & Observerbarhet
**Kortsiktig** risiko er "token-burn". 
*   **Implementer:** Bruk **Azure Monitor + Application Insights** for å tracke `total_tokens_per_run`. 
*   **Optimering:** Bruk GPT-4o for "Synthesizer" og "Dispatcher", men rull ut billigere modeller (GPT-4o-mini) til de 100 worker-agentene.

### Failure Modes
Ikke bruk swarm hvis oppgaven er lineær. Swarm øker kompleksitet og feilrate eksponentielt hvis orkestreringslogikken er svak.

**Neste steg:**
1.  **PoC (2 uker):** Sett opp en LangGraph-instans i Azure som kjører 5 spesialiserte agenter mot et begrenset SharePoint-datasett.
2.  **Benchmark:** Test latency vs. kostnad ved å bytte mellom GPT-4o og GPT-4o-mini for worker-agenter.
3.  **Governance-audit:** Valider at Entra ID-overføring av kontekst mellom agenter følger helsesektorens krav.