Ikastaro hau AA Agenteen arloan oinarrizko ezagutzak eta trebetasun praktikoak eskaintzeko diseinatuta dago. Ikasleek AA agenteen soluzioak ezartzen eta modu kritikoan ebaluatzen ikasiko dute. Helburu nagusia ikasleek AK agenteen teknologiak benetako arazoetan aplikatzeko gaitasuna garatzea da, euren tresna-multzo propioak sortuz, framework zehatz bati lotu gabe eta egungo estatuari egokigarriak izanik.
| FASEA/K | ORDUA/K | DATA | Ordutegia | MOTA |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4.00 | 06-11-2025 | 10:00 – 14:00 | Presentziala |
| 2 | 4.00 | 13-11-2025 | 10:00 – 14:00 | Presentziala |
| 3 | 4.00 | 20-11-2025 | 10:00 – 14:00 | Presentziala |
| Ordu ez Presentzialak: 3.00 |
Konpetentziak
Ikastaro honen bidez, honako gaitasunak lortuko dira:
- AA agenteen oinarriak eta abantailak/desabantailak ezagutzea
- Kanpo-sistemekin elkarreragiteko MCP zerbitzariak garatzea
- AA agenteak eraikitzea eta ezartzea
Edukiak
Hona hemen ikastaroaren edukiak:
- 1. Modulua : AA agenteen oinarriak
- AA Agenteen sarrera
- AA Agenteen definizioa eta ezaugarriak
- Gaur egungo aplikazioak eta erronkak
- AA Agenteen osagai nagusiak
- Tresnak, arrazoiketa, ekintzak, behaketak
- AA Agenteen sarrera
- 2. Modulua: Model Context Protocol (MCP)
- MCP erabilera AA laguntzaileak datu-iturriekin konektatzeko
- MCP zerbitzarien eta bezeroen erabilera
- Kanpo-sistemekin integrazioa (adib. Google Drive, Telegram, GitHub)
- MCP zerbitzarien programazioa eta arazketa
- 3. Modulua: Agenteen sorrera eta inplementazioa
- Agente baten funtsezko atalak
- Oinarrizko agente baten inplementazioa (function calling-ak erabiltzeko aukerarik gabe)
- Oinarrizko agente baten inplementazioa (function calling-ak erabiltzeko aukerarekin)
- 4. Modulua: AA Agenteentzako Framework-ak: OpenAI Agents SDK
- OpenAI Agents-en sarrera
- Oinarrizko agentea
- Persistentzian eta streaming-ean oinarritutako mekanismoak
- MCP zerbitzarien integrazioa
- Orkestratzaile eredua. Handoff eredua.
- Multiagente sistemak
Metodologia
PBL (arazoetan oinarritutako ikaskuntza, Problem Based Learning) ikuspegia erabiliko da. Ikasleei arazoak planteatuko zaizkie, eta horiek konpondu beharko dituzte agenteetan oinarritutako proiektu txikiak garatuz (framework desberdinak erabiliz).
Ebaluazioa
- Ebaluazio jarraitua (kalifikazioaren %60)
- Ariketa praktikoak (%40):
- Function calling erabiliz oinarrizko agente baten inplementazioa
- MCP erabiliz kanpoko APIekin integrazioa
- OpenAI Agents SDK erabiliz agente baten inplementazioa
- Parte-hartzea eta arazoen konponbidea gelan (%20):
- Adibideen analisia
- Soluzioen lankidetza bidezko debugging-a
- Ikuspegi alternatiboen aurkezpena
- Ariketa praktikoak (%40):
- Azken mini-proiektua (kalifikazioaren %40)
- Soluzio osatuaren diseinua eta inplementazioa:
- Arazo baten identifikazioa eta analisia
- Sistema multi-agente baten arkitektura
- OpenAI Agents framework-ekin inplementazio funtzionala
- Dokumentazio teknikoa
- Soluzio osatuaren diseinua eta inplementazioa:
Ebaluazio-irizpideak:
- Gutxieneko nota: 5.0 / 10
- Ariketa praktiko gehienak osatzea
- Azken mini-proiektua entregatzea
- Saioen 2/3etan (gutxienez) parte-hartze aktiboa izatea
Baldintzak
EAEko Lanbide Heziketako ikastetxeren batean informatika eta komunikazioak familiako irakasle izatea eta 25 eta 64 urte bitarteko adina izatea beharrezkoa da.
Era berean, honako aurre-ezagutzak izatea beharrezkoa da ere:
- Python programazioa
- Containerretan oinarritutako birtualizazio-sistemak (Docker)
- HTTP, web zerbitzuak, HTML eta JavaScript-en oinarrizko ezagutzak
Azkenik, ikasle bakoitzak bere ordenagailu eramangarria ekarri beharko du prestakuntzako aurrez aurreko saioetara.
Hautaketa irizpideak
Izen-emate kopurua eskainitako plaza kopurua baino handiagoa bada, honako irizpide hauen arabera egingo da hautaketa:
- Informatika eta komunikazioak familiako irakasleek lehentasuna izango dute
- Zentro bakoitzeko gehienez 2 lagunen parte hartzea lehenetsiko da
- Izena emateko ordena
Izen-emate datak eta informazioa
Izena emateko azken eguna: 2025ko urriak 26
OHAR GARRANTZITSUA: ikastaroko behin-betiko matrikula EHUren Mikrokredentzialak plataformaren bidez egingo da; beraz, ikastaroan parte hartuko duten ikasleek beren datu pertsonalak eman beharko dituzte.
Prestakuntza-ekintza hau Europako Gizarte Funtsak kofinantzatu dezake, Lanbide Heziketako eta Prestakuntzako irakasleak prestatzera bideratutako ekintzen esparruan.
