---
id: SI_005
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | langsiktig | makt | mulighet | utforsk

**1. Arkitektur & makt**: Unngå Copilot Studio for sverm – den er UI-basert og begrenser orkestrering til lineære flows. Velg Azure OpenAI + Azure Functions + Azure Service Bus. Dette gir programmatisk *makt* over routing, feilhåndtering og dataflyt, mens det bevarer Microsoft-investeringen. Proprietære rammeverk (CrewAI/AutoGen) legger til unødvendig overhead og bryter med din *strategiske* sky-only-policy.

**2. Spesialisering & utforsk**: Duplisering skaper støy. Bruk en «Router-Dispatcher» med dynamisk parameter-injisering. Hver agent får en base-prompt + kontekst-lens:
```python
role_lens = {"perspektiv": "regulatorisk", "data_sone": "policy_only", "utdata_fmt": "json_schema_v3"}
prompt = f"{base_prompt}\n\nAGENS-ROLL: {role_lens}"
```
Aggregering skjer via én «Synthesizer»-agent som vekter svar mot en faglig rubrikk (ikke rå concatenation). Dette *utforsker* kompleksitet uten å miste kontroll.

**3. Inbox-modell & langsiktig**: Azure Service Bus Topics med subscriptions per agent-type. Agenter puller fra kø, validerer output mot Pydantic-skjema, og skriver til Azure Cosmos DB. Variable cases rutes til «fallback»-kø. Skema-validering sikrer *langsiktig* consistency automatisk.

**4. Data-injisering**: Ingen data forlater Azure. Agenter bruker Azure AI Search med Entra ID RBAC og «on-your-data» grounding. Kritisk: Private Endpoints, Microsoft Purview DLP, og audited managed-identity-passing. Sikkerhet er arkitekturens grunnmur, ikke et tillegg.

**5. Observerbarhet & kostnad**: Application Insights + OpenTelemetry. Track token/agent via custom dimensions. ROI-optimalisering: `gpt-4o-mini` for routing/syntese, `gpt-4o` kun for kjerneanalyse. Cache embeddings i Azure Cache for Redis. Batch-kjøring utnytter Functions consumption plan uten latency-kompromiss.

**6. Overgang & mulighet**: Fase 1 (uker 1–4): 5–10 agenter, manuell godkjenning. Fase 2 (mnd 2–3): Auto-routing, streng skjema-validering. Fase 3 (mnd 4–6): Full sverm med automatisk fallback. Quick wins: (1) Parallell review av 50 historiske helse-saker, (2) Auto-triage av internt sakskø. *Muligheten* ligger i parallelisering av ekspertise, ikke i volum.

**Når svermen feiler**: Deterministiske prosesser, sanntidskrav (<2s), eller air-gap-miljøer. Sverm er designet for tolkning, ikke transaksjon.

**Neste steg**:
1. Provision Azure Service Bus + Functions med Entra ID managed identity og private endpoints.
2. Definer 3 agent-roller med eksakte JSON-skjemaer; test på 20 anonymiserte cases.
3. Implementer Application Insights-dashbord før skala økes. *Strategisk* kontroll må etablere *muligheten*.