# Debrief — anthropic/claude-sonnet-4.6

- Instanser: 9
- Tokens inn: 21,070
- Tokens ut: 8,415
- Kostnad: $0.1894
- Kjørt: 2026-04-14 16:04:44.264011+00:00

---

# Sverm-debrief

## Konsensus

1. **Azure OpenAI er eneste forsvarbare plattform** for helsedata. Alle 8 instanser avviste CrewAI/Anthropic-hosted og lignende. Norway East med Private Endpoint er ikke valgfritt.
2. **Copilot Studio er feil verktøy for ekte sverm.** Power Platform-throttling (25 samtidige flows) og manglende token-granularitet gjør det uegnet for 100 parallelle agenter.
3. **Rolle-differensiering krever ulik kontekst, ikke bare ulik prompt.** Regulatory reviewer får lovtekst-chunks; cost-analyzer får budsjetttabeller. Samme dokument til alle 100 er bortkastet kapasitet.
4. **Aggregering via strukturert JSON, ikke rå tekst.** Meta-agent leser strukturerte outputs — dette er revisjonsbart og operasjonelt håndterbart i helsevesen.
5. **Observerbarhet fra dag én, ikke etterpå.** Application Insights med token-tracking per agent-rolle er forutsetning for produksjonsdrift, ikke nice-to-have.

## Dissens

**Orkestreringsrammeverk**: SI_002, SI_008 og SI_009 anbefaler **Semantic Kernel** (Microsoft-nativt, Python-basert). SI_001, SI_004, SI_006 og SI_007 anbefaler **Azure Durable Functions** (serverless fan-out/fan-in). Begge er gyldige, men Durable Functions er mer cloud-native og infrastrukturlett; Semantic Kernel gir mer programmatisk kontroll over agent-logikk.

**Startpunkt**: SI_003 er eneste instans som anbefaler Copilot Studio som *midlertidig* første steg for tillitsbygging. Øvrige avviser dette. SI_003 har et poeng om organisatorisk tillitsgap, men undervurderer throttling-problemet i praksis.

## Blindsoner avdekket

- **Forhandlingsmakt mot Microsoft** (SI_007, SI_008): Ingen enkelt-instans ville sannsynligvis fremhevet at 200 ansatte i helsevesen gir reell forhandlingsposisjon på EA-avtalen. Azure OpenAI private endpoint og data residency-garanti er noe du forhandler inn, ikke kjøper.
- **Sekvensiell avhengighet som sverm-killer** (SI_008): Når output fra agent A endrer premiss for agent B, er sverm feil. Dette er en konkret failure mode som enkelt-instans-analyse typisk overser.
- **Complexity scoring som ressursallokering** (SI_002, SI_009): Automatisk routing av enkle cases til gpt-4o-mini og komplekse til gpt-4o er undervurdert som kostnadsoptimering — 60–70 % kostnadsreduksjon er realistisk.

## Anbefalinger

1. **Denne uken**: Forhandle Azure OpenAI private endpoint + Norway East data residency inn i eksisterende Microsoft EA-avtale før arkitekturmøtet.
2. **Uke 1–2**: Etabler Azure OpenAI-instans med Entra ID-rolleoppsett. Kartlegg hvilke Dataverse-tabeller og SharePoint-biblioteker som er lovlige å injisere — dette blokkerer alt annet.
3. **Uke 3–6**: Deploy minimal Durable Functions-orkestrator *eller* Semantic Kernel-pilot med **5 rolle-differensierte agenter** på én reell, lavrisiko case-type. Ikke 100 fra dag én.
4. **Innen 60 dager**: Implementer token-tracking per agent-rolle i Application Insights og lever ROI-rapport til ledelse med faktiske kostnader. Dette er tillitsbyggingen som låser opp budsjett for fase 2.
5. **Definer human-in-the-loop-terskel skriftlig** før første produksjonskjøring: hvilken menneskelig review kreves før sverm-output brukes i klinisk beslutning?
