---
id: SI_009
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: forhandle
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_009
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | tillit | sårbarhet | forhandle

### 1. Arkitektur: Strategisk splitting vs. Taktisk låsning
Glem Copilot Studio for Case 1/2; det er for rigid for 100 parallelle agenter. **Strategisk valg:** Azure OpenAI Service (AOAI) + Python (LangGraph/Semantic Kernel) kjørende på Azure Container Apps. 
*   **Trade-off:** Copilot Studio er "safe" (høy **tillit**), men mangler orkestreringsdybde. Ved å bruke AOAI beholder du data residency i din Azure-tenant (sikrer **tillit**), men du må selv håndtere auth via Managed Identities. 
*   **Forhandling:** Du forhandler med kompleksitet for å vinne kontroll over latency.

### 2. Spesialisering: Fra duplisering til divergens
For Case 1 må du unngå "mean opinion" kollaps. 
*   **Implementering:** Bruk en *Hierarchical Swarm*. En "Orchestrator" dekomponerer problemet til et *Task Schema*. Hver agent får ikke bare en prompt, men en unik `System_Persona` + `Knowledge_Slice` (RAG-subset).
*   **Syntese:** Bruk en "Synthesizer Agent" som ikke oppsummerer, men kategoriserer output i en *Conflict Matrix* (hvor er agentene uenige?). Dette eksponerer **sårbarhet** i beslutningsgrunnlaget fremfor falsk konsensus.

### 3. Micro-case Processing: Inbox-modell
*   **Arkitektur:** Azure Service Bus (Queue) $\rightarrow$ Function App (Dispatcher) $\rightarrow$ Agent Swarm (Workers).
*   **Consistency:** Bruk en "Base Template" med strenge JSON-skjemaer. Hver agent må returnere strukturerte data. Variabel kompleksitet håndteres ved at Dispatcher måler "token-estimate" og ruter til enten GPT-4o (kompleks) eller GPT-4o-mini (enkel).

### 4. Data & Sikkerhet: Den kritiske sårbarheten
I helsevesenet er "data leakage" din største **sårbarhet**. 
*   **Løsning:** Ingen data ut av Azure. Bruk *Azure AI Search* med *OneLake* integrasjon. Bruk *Entra ID* (tidligere Azure AD) for "User-level security trimming" i RAG-prosessen. Agenten ser kun det brukeren har tilgang til.

### 5. Operasjonell overvåking & ROI
*   **Kortsiktig kontroll:** Implementer *Azure Monitor* og *Application Insights*. Logg hver agent-kall med `CorrelationID`.
*   **Cost-optimering:** Implementer "Token Budgeting" per case. Hvis en agent bruker >X tokens uten fremgang, må den termineres (kill-switch).

### 6. Transition Roadmap
1.  **Phase 1 (0-3 mnd):** "Shadow Swarm" – Batch-kjøring av Case 2 (distribuert prosessering) for å validere nøyaktighet mot eksisterende manuelle prosesser.
2.  **Phase 2 (3-9 mnd):** Integrasjon av Case 1 i beslutningsstøtte for ledelse.

**Neste steg:**
1.  Sett opp en Proof of Concept (PoC) i en isolert Azure Sandbox med LangGraph.
2.  Definer JSON-skjemaet for Case 2 for å sikre datakonsistens.
3.  Kjør en risikoanalyse på "Agent Hallucination" i kontekst av helsedata.