Les grands modèles linguistiques et les données des appareils portables offrent une chance d'améliorer la santé personnelle, bien que les besoins individuels varient considérablement pour les requêtes de santé. Un système unique peine à répondre aux questions de santé spécifiques et ouvertes. Pour résoudre ce problème, le cadre de recherche Personal Health Agent (PHA) a été créé pour raisonner sur des données multimodales afin de fournir des conseils personnalisés et fondés sur des preuves. Le PHA utilise une architecture multi-agents avec des sous-agents spécialisés pour la science des données, l'expertise du domaine et le coaching de santé. Des données réelles provenant d'une étude impliquant des données d'appareils portables, des questionnaires et des analyses sanguines ont été utilisées pour l'évaluation. Le système a fait l'objet d'évaluations automatisées et humaines approfondies sur dix tâches de référence, impliquant des milliers d'annotations et un effort d'expert considérable. Ce travail représente une évaluation complète d'un agent de santé et jette les bases d'agents de santé personnels accessibles. Cette recherche décrit un cadre conceptuel et n'est pas une description d'un produit ou service public actuel. L'approche a impliqué une conception centrée sur l'utilisateur, l'analyse de plus de 1 300 requêtes de santé et des enquêtes auprès des utilisateurs pour identifier les domaines de soutien clés. L'évaluation du système s'est concentrée sur la mise en référence des agents individuels et du PHA intégré, en utilisant des évaluations automatisées et humaines.