---
id: SI_007
model: deepseek/deepseek-v3.2
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: juridisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

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

Analysen er juridisk fokusert: helsedata krever strikt data residency. Kortsiktig strategi er å bruke Azure OpenAI-agenter i isolerte container-apps, ikke Copilot Studio (data kan eksporteres). Tillit til swarm krever full observability med Azure Monitor fra dag én. Muligheten er å bruke Dataverse som sentral kontekst-hub for alle agenter. Må implementere via Azure Container Apps med queue-basert orkestering.

Arkitekturvalg: Azure OpenAI + Python (i container) > Copilot Studio. Sikrer data innen Azure-geografen. Proprietære rammeverk (CrewAI) introduserer ekstern risiko – avvik.

Agent-spesialisering: Definer 8-10 distinkte roller (f.eks. "GDPR-compliance-agent", "Clinical-risk-analyst") med dedikerte system-prompts og Dataverse-view-tilgang. Bruk en "Meta-Analyst"-agent som sammenstiller alle 100 sub-perspektiver ved kontekst-vektet summarisering.

Inbox-modell: Azure Service Bus queue med hver "case" som en message. Container Apps auto-scaler agent-instanser. Alle agenter bruker samme system-prompt-template, men får case-spesifikk kontekst injisert fra Dataverse via parametrisert prompt.

Kontekst-injection: Alle agenter henter data via MS Graph API med Entra ID-autentisering til SharePoint/Dataverse. Ingen data lagres eksternt. Bruk Azure OpenAI's "data grounding" med sikker filtre.

Observability: Azure Monitor med custom metrics for token usage per agent/behandling. Cost-optimering: Batch kall til Azure OpenAI, cache felles grunn-data, og bruk GPT-3.5-Turbo for preprocessing-steps.

Transition: Fase 1 (3 måneder): Bygg 5-specialized-agent swarm for en konkret analyse-case. Fase 2: Skaler til 30 agenter og inkorporer case-processing. Quick win: Automatiser review av kliniske studie-protokoller med 3-agent swarm for compliance, kost og risiko.

**Neste steg:**
1. Sett opp en test-container-app med 3 Azure OpenAI-agenter som aksesserer et isolert SharePoint-dokument via Graph API.
2. Design Dataverse-tabell for å holde agent-roller, kontekst-views og resultat-aggregasjon.
3. Konfigurer Azure Monitor for å tracke token-forbruk og latency per agent-behandling.