Este curso está diseñado para proporcionar al profesorado conocimientos fundamentales y habilidades prácticas en el campo de los Agentes de IA. Los estudiantes aprenderán a implementar soluciones de agentes de IA y a evaluarlas críticamente. El objetivo principal es que los estudiantes desarrollen las habilidades para aplicar las tecnologías de agentes IA a problemas reales, creando sus propios conjuntos de herramientas sin atarse a un framework en concreto y adaptables al estado del arte.
| FASE/S | HORA/S | FECHA | HORARIO | TIPO |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4.00 | 06-11-2025 | 10:00 – 14:00 | Presencial |
| 2 | 4.00 | 13-11-2025 | 10:00 – 14:00 | Presencial |
| 3 | 4.00 | 20-11-2025 | 10:00 – 14:00 | Presencial |
| Horas no presenciales: 3.00 |
Competencias
A través de la realización de esta formación se conseguirá:
- Conocer los fundamentos y las ventajas/desventajas de los agentes de IA
- Desarrollar servidores MCP para interactuar con sistemas externos
- Construir e implementar agentes de IA
Contenidos
Los contenidos del curso se definen a continuación:
- Módulo 1: Fundamentos de Agentes de IA
- Introducción a los Agentes de IA
- Definición de Agentes de IA y sus características
- Aplicaciones actuales y desafíos
- Componentes Principales de los Agentes de IA
- Herramientas, Razonamiento, Acciones, Observaciones
- Introducción a los Agentes de IA
- Módulo 2: Model Context Protocol (MCP)
- Uso de MCP para conectar asistentes de IA a fuentes de datos
- Uso de Servidores y clientes MCP
- Integración con sistemas externos (e.g Google Drive, Telegram, GitHub)
- Programación y depuración de Servidores MCP
- Módulo 3: Construcción e Implementación de Agentes de IA
- Partes Esenciales de un Agente
- Implementación de un agente básico (LLM sin soporte de function calling)
- Implementación de un agente básico (LLM con soporte de function calling)
- Módulo 4: Frameworks para Agentes de IA: OpenAI Agents SDK
- Introducción a OpenAI Agents
- Agente básico
- Persistencia y Streaming
- Integración de servidores MCP
- Patrón Orquestador. Patrón handoff.
- Sistemas MultiAgente
Metodología
Se seguirá un enfoque PBL (aprendizaje basado en problemas, Problem Based Learning). Se plantearán problemas que los estudiantes deberán resolver desarrollando pequeños proyectos basados en agentes (usando distintos frameworks).
Evaluación
- Evaluación Continua (60% de la calificación)
- Ejercicios prácticos (40%):
- Implementación de agente básico con function calling
- Integración con APIs externas usando MCP
- Implementación de agente con OpenAI Agents SDK
- Participación y resolución de problemas en clase (20%):
- Análisis de ejemplos
- Debugging colaborativo de soluciones
- Presentación de enfoques alternativos
- Ejercicios prácticos (40%):
- Mini-Proyecto Final (40% de la calificación)
- Diseño e implementación de solución completa:
- Identificación y análisis de problema real
- Arquitectura de sistema multi-agente
- Implementación funcional con frameworks OpenAI Agents
- Documentación técnica
- Diseño e implementación de solución completa:
Criterios de Aprobación:
- Nota mínima: 5.0 sobre 10
- Completar la mayoría de los ejercicios prácticos
- Entrega del mini-proyecto final
- Participación activa en al menos 2/3 de las sesiones
Requisitos
Ser profesor/a de la familia de informática y comunicaciones en algún centro de Formación Profesional de la CAPV y tener entre 25 y 64 años.
A su vez, también es necesario disponer los siguientes conocimientos previos:
- Programación en Python
- Sistemas de Virtualización basados en contenedores (Docker)
- Conocimientos básicos de HTTP, servicios web, HTML y JavaScript.
Finalmente, cada alumnos deberá acudir a las sesiones presenciales de la formación con su propio ordenador portátil.
Criterios de selección
En caso de que el número de inscripciones supere el número de plazas ofertadas, la selección se realizará atendiendo a los siguientes criterios:
- Se priorizará al profesorado de la familia de informática y comunicaciones
- Se priorizará la participación de un máximo de 2 personas por centro
- Se tendrá en cuenta el orden de inscripción
Fechas e información sobre la inscripción
Fecha límite de inscripción: 26 de octubre de 2025
AVISO IMPORTANTE: la matriculación final en el curso se realizará a través de la plataforma Mikrokredentzialak de la EHU y, por tanto, los alumnos que vayan a asistir a la formación tendrán que facilitar sus datos personales.
Esta acción formativa podrá ser co-financiada por el Fondo Social Europeo, en el marco de las acciones destinadas a la formación del profesorado de Educación y Formación Profesional.
