当前健康管理领域面临三大核心挑战：多源异构数据形成的“信息孤岛”阻碍了跨系统协同，响应链条中的时滞效应导致风险预警迟滞，以及标准化干预策略难以适配个体化健康需求。为突破这些瓶颈，本文创新性地提出基于多智能体系统（MAS）的协同健康管理框架。该框架通过构建“协同感知-动态决策-精准干预”的闭环逻辑，深度融合物联网生理监测、环境传感器数据与临床医疗记录等多模态健康信息，形成以智能体自主协商为核心的“感知-决策-行动”协作网络。其核心目标在于实现个体全生命周期健康状态的持续追踪与智能化管理闭环。本文重点阐释了该框架的分层架构设计原理、关键技术突破点（包括多模态数据融合机制与强化学习决策优化）及其在临床实践中的潜在价值，系统论证了如何通过智能体协同机制提升疾病早期风险识别的敏感性与特异性，同时优化健康干预的时效性与个性化水平，最终为主动健康管理范式转型提供可扩展的技术路径。