Большие языковые модели и данные носимых устройств дают возможность улучшить личное здоровье, хотя индивидуальные потребности в отношении запросов о здоровье сильно различаются. Единая система испытывает трудности как с конкретными, так и с открытыми вопросами о здоровье. Для решения этой проблемы была создана исследовательская платформа Personal Health Agent (PHA) для анализа мультимодальных данных и предоставления персонализированных, основанных на доказательствах рекомендаций. PHA использует многоагентную архитектуру со специализированными под-агентами для науки о данных, предметной экспертизы и коучинга по здоровью. Для оценки использовались реальные данные из исследования, включающего данные носимых устройств, опросники и анализы крови. Система прошла обширные автоматизированные и человеческие оценки по десяти эталонным задачам, включая тысячи аннотаций и значительные усилия экспертов. Эта работа представляет собой комплексную оценку агента по здоровью и закладывает основу для доступных персональных агентов по здоровью. Данное исследование описывает концептуальную основу и не является описанием какого-либо текущего общедоступного продукта или услуги. Подход включал клиентоориентированный дизайн, анализ более 1300 запросов о здоровье и опрос пользователей для выявления ключевых областей поддержки. Оценка системы была сосредоточена на тестировании отдельных агентов и интегрированной PHA с использованием как автоматизированных, так и человеческих оценок.