---
id: SI_001
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** strategisk | langsiktig | konkurranse | sårbarhet | implementer

For et helsedata-miljø er swarm ikke tech-smykke, men en *strategisk* differensiator. Copilot gir individuell ytelse; sverm skaper *konkurranse*forsprang via parallell innsikt og skalerbar saksbehandling. Men *sårbarheten* krever null-toleranse for data-lekkasjer. 

**Arkitektur & Trade-offs:** Velg **Azure AI Foundry (Prompt Flow) + Azure Container Apps** over Copilot Studio. Studio er dialog-drevet og skal ikke orkestrere 100 samtidige agenter. Eksterne rammeverk (CrewAI, Claude Swarm) bryter med Microsoft-governance og øker *sårbarheten* ved dataeksport. Azure-native gir Entra ID-kontroll, data residency, og *langsiktig* eierskap uten vendor-lock-in.

**Agent-spesialisering & Consensus:** Unngå prompt-duplisering. Bruk dynamisk kontekstbinding:
`system = f"{GLOBAL_CONTEXT}\nROLLE: {role}\nLINSE: {lens}\nOUTPUT_SCHEMA: {schema}"`
For Case 1, kjør en **Consensus Arbiter** (én sterk agent) som mottar validert JSON, veier output etter domenekredibilitet, og filtrerer støy. For Case 2, bruk **Azure Service Bus** som innboks. Hver melding trigger en Function som allokerer ledig agent fra pool. Del system-template, men injiser case-spesifikk kontekst via RAG. Consistency sikres via streng JSON-validering før lagring.

**Sikkerhet & Observerbarhet:** *Implementer* zero-trust: Azure Cognitive Search med Private Endpoints og Managed Identity. Data forblir i tenant; kun tokens/embeddings sirkulerer. Spor alt med OpenTelemetry + Application Insights (`input_tokens`, `output_tokens`, `error_rate`). Kostnadskontroll: bruk `gpt-4o-mini` til pre-screening, cache like embeddings, og auto-stop ved 85% budsjett. Batch-timer er optimalt for helsedata.

**Transisjon & Feilmoder:** Tidslinje: Mnd 1-2 (pilot 5 agenter, anonymisert data), Mnd 3-4 (Service Bus + Arbiter), Mnd 5-6 (produksjon). Quick win: parallell journalsegmentering. Sverm feiler ved enkle CRUD-oppgaver, kontekst-overload, eller manglende schema-validering. Bruk det kun når kompleksitet overstiger lineær kapasitet.

**Neste steg:**
1. Definer Entra ID Managed Identities for alle Azure-komponenter og kartlegg Dataverse-tilganger.
2. Bygg Arbiter-agenten i Azure AI Foundry og test JSON-validering på 10 historiske helsecases.
3. Konfigurer cost-gates med Azure Budgets + auto-stop før pilot-start.