Questa tesi esplora la progettazione di un backend Agent-as-a-Service per applicazioni conversazionali in ambito salute, con al centro l’integrazione dei dati biometrici nei processi di ragionamento basati su Large Language Models. Ecosistemi come Apple HealthKit e Google Health Connect consentono la raccolta su larga scala da dispositivi indossabili, ma necessitano di essere integrati in flussi più complessi di interpretazione e interazione. La letteratura sugli conversational health agents evidenzia il potenziale dei modelli linguistici nel wellbeing, ma la maggior parte degli approcci non offre infrastrutture orientate agli sviluppatori in grado di collegare l’evidenza biometrica con il ragionamento agentico. Proponiamo un sistema prototipale che connette dati biometrici anonimizzati con un agente conversazionale implementato come personal health coach.