---
id: SI_007
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** operasjonell | kortsiktig | tillit | mulighet | implementer

### 1. Arkitektur: Hybrid Azure-Native Orchestration
For å bevare **tillit** i helsesektoren er Copilot Studio/Power Automate for rigid for 100 agenter, mens rene rammeverk som CrewAI skaper friksjon mot din governance. 
**Valg:** Azure OpenAI Service + Azure Functions (Python) orkestrert via en *Message Queue* (Azure Service Bus).
*   **Pros:** Full kontroll over data residency og Entra ID-autentisering.
*   **Cons:** Høyere utviklingskostnad enn low-code.
*   **Implementer:** Bruk *Semantic Kernel* (Microsofts SDK) for å bygge agenter som kan kalle dine eksisterende API-er sikkert.

### 2. Case 1: Spesialisering uten kaos
For å unngå duplisering må du gå fra "Prompt Engineering" til "Persona Architecting".
*   **Metode:** Bruk en *Hierarchical Swarm*. En "Master Orchestrator" mottar problemet, dekomponerer det i 100 sub-oppgaver, og tildeler hver oppgave en unik *System Message* generert dynamisk basert på en taksonomi (f.eks. Medisinsk Etikk, Logistikk, Juridisk Compliance).
*   **Aggregering:** Bruk en "Synthesis Agent" som ikke oppsummerer, men utfører en *Cross-Examination* av de 100 svarene for å identifisere konsensus og outlier-risiko.

### 3. Case 2: Distribuert Inbox-modell
*   **Arkitektur:** `Database` $\rightarrow$ `Azure Service Bus` $\rightarrow$ `Azure Functions (Agent Workers)`.
*   **Consistency:** Bruk en *Base Template* (System Prompt) som er uforanderlig, men injiser *Context Snippets* via RAG. Ved variabel kompleksitet: Implementer en "Complexity Classifier" agent som først kategoriserer caset og velger mellom GPT-4o (kompleks) eller GPT-4o-mini (standard) for å sikre **operasjonell** kostnadskontroll.

### 4. Data, Sikkerhet og Monitorering
*   **Data:** Bruk *Azure AI Search* med *OneLake* integrasjon. Data forblir i din tenant; agenter får kun kontekst via RAG-vektorer.
*   **Observability:** Implementer *Azure Monitor/Application Insights*. Du må tracke `Token_Cost_Per_Case` og `Agent_Failure_Rate` i sanntid.
*   **Failure Mode:** Hvis 100 agenter i Case 1 ender i en "hallusinasjons-loop", må du ha en *Circuit Breaker* som terminerer kjøringen ved overskridelse av token-budsjett eller lav semantisk diversitet.

### Konkrete neste steg:
1.  **PoC (Kortsiktig):** Sett opp en Azure Function som trigger 5 spesialiserte agenter via Service Bus for å validere latency og auth-flow.
2.  **Data-audit:** Kartlegg hvilke SharePoint-områder som kan indekseres i Azure AI Search uten å bryte helsesektorens personvernregler.
3.  **Prototype Synthesis:** Test "Master Orchestrator"-logikken på et historisk datasett for å se om de 100 perspektivene faktisk gir ny innsikt.