Docente + Agente = Semiautonomía en evaluación

Proporcionar al profesorado una introducción al paradigma de la Inteligencia Artificial Agéntica (Agentic AI) y de los agentes autónomos. Los participantes aplicarán una metodología práctica de diseño para co-crear e implementar un agente evaluador de preguntas de investigación.

Tema 1: Redes sociales para agentes

• Mooltbook: Una red social solo para agentes
• ¿Qué son los archivos soul.md & identity.md?
• Habilidades elementales de los agentes
• Agentes como entidades sociales y organizacionales

Tema 2: Agentes de IA en acción

• ¿Qué hace realmente un agente en un sistema?
• Uso de herramientas
• Planificación innata: ¿Técnicas autónomas de prompting?
• Autonomía artificial
• La prueba de Turing invertida y otros test de máquina

Tema 3: Tipos de agentes y arquitecturas

• Clasificación de los agentes
• Diseño de agentes: Metodología PEAS & BDI
• Arquitecturas clásicas, modernas y contemporaneas
• Ecosistemas multiagente

Tema 4: Paradigmas y futuro de la IA agéntica

• Discriminativa vs Generativa vs Agéntica
• El paradigma AgenticAI
• La relevancia de enfoques educativos en paradigmas emergentes
• Checklist para la identificacion de sistemas agénticos
• El marco FATE: Fairness, Accountability, Transparency, Explainability
• Tendencias hacia un mundo de AGI (Artificial General Intelligence)

Referencias:

• Russell, S. and Norvig, P. (2021) Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th Edition, Pearson Education, Inc., London. PDF Book
• Zhang, G. et al. (2025, 2 sept). The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2509.02547
• Qian, C., Cong, X., Yang, C., Chen, W., Su, Y., Xu, J., Liu, Z., & Sun, M. (2023). Communicative Agents for Software Development. arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.07924