구글 연구진이 웨어러블 기록과 건강 정보를 분석해 개인별 설명과 웰니스 조언을 제공하는 다중 에이전트 프레임워크 PHA를 공개했다. 건강 지식 안내, 개인 데이터 해석, 웰니스 코칭, 증상 관련 질문을 다루도록 설계했지만 의료진을 대신하거나 확정 진단을 내리는 시스템은 아니다.

PHA는 데이터 분석을 맡는 DS 에이전트, 건강 지식을 개인 맥락과 함께 해석하는 DE 에이전트, 목표 설정과 행동 변화를 돕는 HC 에이전트로 구성된다. 중앙 조정자가 질문에 필요한 에이전트를 배정하고 답변을 종합한다. 연구진은 웨어러블·혈액검사 결과와 설문 자료를 포함한 WEAR-ME 연구 데이터를 활용해 11개 과제를 평가했다. 평가에는 7,000건이 넘는 사람의 주석과 건강 전문가·일반 사용자의 총 1,350시간 이상 참여가 포함됐다.

45명의 일반 사용자가 참여한 비교 평가에서 PHA는 단일 에이전트와 병렬형 다중 에이전트보다 전체 선호도에서 더 자주 1위를 차지했다. 건강 전문가 평가에서도 PHA의 전체 품질 점수는 72.8%로, 병렬형의 64.3%, 단일 에이전트 PHIA의 54.4%보다 높았다. 다만 응답 한 차례에 평균 6.5회의 모델 호출과 205.3초가 걸렸다. 단일 에이전트보다 호출 횟수와 응답 시간이 더 많았으며, 병렬형보다는 적고 빨랐다.

이번 결과는 대화 품질과 단기 과제 수행에 관한 평가다. 장기적인 행동 변화나 건강 결과 개선을 입증하지는 않았다. 연구진은 PHA가 의료 진단·분류 체계가 아니며 전문 진료를 대체해서는 안 된다고 밝혔다. 현재 연구용 시스템에는 안내 문구와 보수적인 증상 응답 정책이 있지만, 고위험 질문 감지와 의료진 인계 등 추가 안전장치는 향후 과제로 제시됐다. 평가 데이터가 Fitbit 중심이라는 점도 다른 기기에서의 일반화에 한계가 될 수 있다.

구현 코드와 에이전트 구성은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있다. 연구진은 Apache 2.0 라이선스로 공개할 예정이라고 밝혔으며, Gemini 외 모델 가중치는 해당 개발사의 소유라 함께 배포하지 않는다.