---
id: SI_004
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: vent
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_004
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | konkurranse | mulighet | vent

### Arkitektur og Implementering

**1. Arkitekturvalg: Den hybride veien**
*Strategisk* sett er Copilot Studio for begrenset for Case 1. For å bevare Microsoft-investeringer uten å låse seg til lav-kode, må du velge **Azure OpenAI Service + Python (LangGraph/Autogen)** på Azure App Service. 
*   **Pros:** Full kontroll over agent-logikk, Entra ID-integrasjon, og data-residency. 
*   **Cons:** Krever utviklingsressurser. 
*   **Konkurransefordel:** Ved å bruke LangGraph kan du bygge sykliske grafer (ikke bare lineære kjeder), som er kritisk for Case 1.

**2. Case 1: Perspektiv-divergens vs. Konvergens**
Ikke dupliser prompts. Bruk en **Hierarkisk Orchestrator-modell**. 
*   **Spesialisering:** Definer agenter via en `AgentManifest` (JSON) der hver agent har en unik `SystemPersona` og `KnowledgeAccessScope`. 
*   **Syntese:** For å unngå kaos, bruk en "Synthesizer Agent" som kjører en *Consensus-weighted Aggregation*. Den ser ikke på alle 100 svar, men på de 10 mest divergerende og de 5 mest konsistente for å identifisere spenningsfelt.

**3. Case 2: Inbox-modell og Skalering**
Bruk en **Azure Service Bus** som kø-mekanisme. 
*   **Arkitektur:** En "Dispatcher" leser fra køen $\rightarrow$ sender til en "Router Agent" $\rightarrow$ allokerer til en spesialisert agent-instans. 
*   **Consistency:** Bruk en sentralisert `Schema Registry` for output. Hver agent må returnere JSON som valideres mot et Pydantic-skjema før lagring i Dataverse.

**4. Sikkerhet og Data (Helse-kontekst)**
*Strategisk* risiko ved helsedata krever **RAG via Azure AI Search** med *OneBox*-tilnærming. Data forlater aldri din Azure-tenant. Bruk *Managed Identities* for all kommunikasjon mellom agenter og datakilder. Ingen API-nøkler i kode.

**5. Observabilitet og Kostnad**
*Kortsiktig* risiko er "token-bleed". Implementer **Azure Monitor + Application Insights** for å spore token-bruk per `CorrelationID` (som følger en case gjennom hele svermen). 
*   **Optimering:** Bruk GPT-4o for "Orchestrator/Synthesizer" og GPT-4o-mini for de 100 "Worker"-agentene.

**6. Transition: Roadmap**
*   **Fase 1 (Quick Win):** Implementer Case 2 (Batch processing) for administrative oppgaver. Lav risiko, høy synlig verdi.
*   **Fase 2:** Implementer Case 1 som et beslutningsstøtteverktøy for ledelsen.
*   **Vent:** Ikke prøv å automatisere kliniske beslutninger i fase 1; hold svermen i "advisory mode".

**Neste steg:**
1. Sett opp en Azure Landing Zone med Managed Identities og Azure OpenAI.
2. Prototype en LangGraph-struktur med 5 spesialiserte agenter (ikke 100) for å teste syntese-logikken.
3. Definer JSON-skjemaer for Case 2-output for å sikre dataintegritet.