Ficha técnica

Enfoque metodológico

El curso arranca con una pregunta que resume todo: si ya uso ChatGPT, ¿para qué quiero un agente?

La respuesta es la misma que separa a un becario al que hay que explicarle cada cosa de un compañero que lleva años en el departamento. Un chat olvida: cada conversación empieza de cero y hay que volver a explicarle quién eres, qué asignaturas das y cómo te gusta trabajar. Un agente recuerda, actúa y se repite solo: guarda tu contexto, ejecuta tareas sobre tus archivos y puede dejar trabajos programados que se hacen sin que tú estés delante.

Todo el curso se construye sobre un agente concreto, Hermes Agent, por tres razones que conviene explicar al principio y sin adornos: es software libre, funciona en el ordenador del docente (los datos no tienen por qué salir de ahí) y es verificable: cualquier asistente puede abrir su terminal y comprobar que lo que se cuenta en clase es lo que pasa en su máquina. No es el único agente que existe, y el curso lo dice.

Hilo conductor. Cada asistente monta su propio agente desde cero y lo va vistiendo sesión a sesión: primero lo instala, después le da identidad y memoria, luego le conecta modelos gratuitos y, al final, le enseña a hacer un trabajo real de su semana. Se sale del curso con un agente configurado y funcionando, no con una demo del ponente.

Advertencia que se da en la primera sesión

Este curso es el más exigente de la serie en un aspecto que no tiene nada que ver con la IA: hay que instalar software. En un aula con equipos bloqueados, permisos restringidos o perfil de alumno, el curso no se puede dar. Se dice en la ficha, se dice por escrito en la inscripción y se comprueba antes de la primera sesión.

Itinerario de la serie

Este curso forma parte de una serie de cuatro, todos independientes entre sí:

Ninguno exige haber cursado los anteriores. Haberlos cursado es una ventaja, pero no un requisito de admisión.

SESIÓN 1 — Del chat al agente: qué cambia de verdad

Ficha técnica de la sesión

• Objetivo: entender la diferencia entre un chatbot y un agente, instalar Hermes Agent desde cero y dejarlo funcionando. Cada asistente sale con la instalación hecha y comprobada.
• Estructura: 1 h de exposición dialogada + 2 h de taller de instalación.
• Recursos: ordenador con permisos de instalación, conexión a Internet, cuenta de Gmail.

1. Parte teórica (60 min)

A. La diferencia que importa (25 min)

La frase que resume el cambio: el chat te contesta, el agente te resuelve.

B. Qué gana un docente, en concreto (20 min)

Cuatro ganancias, con ejemplo cada una:

1. Continuidad pedagógica. No vuelves a explicar que das Tecnología en 4.º de ESO con un grupo de 26 y cuatro alumnos con adaptación. Ya lo sabe.
2. Procedimientos reutilizables. La rutina que repites cada trimestre (adaptar un texto a lectura fácil, preparar un caso práctico, montar la rúbrica) se guarda una vez y se invoca siempre.
3. Trabajo que ocurre sin ti. Un aviso programado que te espera listo por la mañana.
4. Perfiles separados. Un perfil para preparar clase y otro para evaluar, cada uno con su propio criterio y su propia memoria, sin mezclarse.

C. Mapa honesto del terreno (15 min)

Hay agentes de varios tipos: los que viven en una terminal, los que van integrados en el editor de código y los que tienen interfaz gráfica de escritorio. Este curso no pretende ser un catálogo. Se trabaja con uno de principio a fin, y se explica que lo aprendido (memoria, instrucciones, proveedores, claves) es transferible al que cada uno elija después.

2. Parte práctica (120 min)

Taller 1 — Instalación desde cero (45 min)

Todos los asistentes siguen exactamente los mismos pasos en el proyector y en su equipo:

• macOS y Linux (y Windows con WSL):

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

• Windows nativo, en PowerShell como usuario normal:

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

• Al terminar, hay que recargar la configuración del shell para que el comando esté disponible en la sesión actual.
• Comprobación obligatoria: cada asistente ejecuta hermes --version y lee en voz alta su número de versión. Sin ese paso, nadie avanza.

Taller 2 — Primer arranque y recorrido por la casa (45 min)

• hermes setup: el asistente de configuración inicial. Se recorre en grupo, sin prisa, y se explica cada bloque con lo que decide.
• La primera conversación: un encargo sencillo para comprobar que responde.
• Dónde vive todo: la carpeta personal del agente. Saber esto evita el 90 % de los problemas posteriores:

Taller 3 — Cuando algo no funciona (30 min)

Se enseñan las dos herramientas de diagnóstico y se provocan los cuatro fallos típicos a propósito para verlos y resolverlos: el comando que "no existe" porque el shell no se ha recargado, la falta de clave de proveedor, el modelo mal elegido y el bloqueo de red del centro.

3. Guía para el ponente

• Posible dificultad: es el taller con más probabilidad de atasco, porque cada ordenador es un mundo.
• Cómo resolverlo: no avanzar hasta que el de al lado funcione. Trabajar por parejas y usar hermes doctor como primera respuesta a cualquier problema. Reservar tiempo y aceptar que la sesión 1 termina con dos o tres equipos a medio camino: se recuperan al inicio de la sesión 2.
• Nota para la inscripción: dejar escrito que se instala software. Es la principal fuente de bajas y de frustración si no se avisa.

SESIÓN 2 — Personalización: identidad, memoria y perfil

Ficha técnica de la sesión

• Objetivo: convertir un agente recién instalado, que responde a todo el mundo igual, en un asistente que trabaja como el docente que lo usa.
• Estructura: 1 h de exposición + 2 h de taller de escritura y configuración.
• Recursos: el agente instalado y funcionando desde la sesión 1, plantillas de los ficheros de identidad.

1. Parte teórica (60 min)

A. Los cuatro ficheros que hacen que el agente sea tuyo (25 min)

La idea pedagógica que hay detrás: contexto es calidad. Es la misma lección de la sesión 2 del curso de IA en el aula —donde se veía con el prompt débil frente al específico— pero llevada al nivel del asistente entero. Un agente sin contexto es un sustituto al que hay que explicárselo todo cada mañana.

B. Skills: cómo una tarea bien hecha se convierte en procedimiento (20 min)

Un procedimiento que se repite (por ejemplo, adaptar un texto a lectura fácil siguiendo unos pasos concretos) se escribe una vez como skill y queda disponible siempre. La diferencia con un simple documento es que el agente lo aplica: sabe cuándo usarlo y lo ejecuta.

C. Perfiles y tareas programadas (15 min)

• Perfiles: varios agentes independientes en el mismo ordenador, cada uno con su identidad y su memoria. Un perfil para preparar clases, otro para corregir, otro para gestiones del departamento.
• Tareas programadas: el agente trabaja a una hora fija. Recopilar novedades de tu materia, dejar preparado un resumen, avisarte de un plazo.

2. Parte práctica (120 min)

Taller 1 — Escribir tu SOUL.md (40 min)

Se parte de una plantilla mínima y cada asistente la adapta a su realidad docente: su tono preferido, sus límites (qué no debe hacer nunca), y cómo quiere que le hable. Ejemplos de instrucciones que sí funcionan y de instrucciones que no hacen nada.

Taller 2 — Rellenar tu USER.md docente (30 min)

Cada asistente escribe su perfil: asignaturas, cursos, número de grupos, alumnado con necesidades específicas de forma genérica, metodología, nivel de exigencia, formato de entrega de materiales. Sin nombres ni datos de alumnos: solo el contexto del aula.

Taller 3 — Tu primera skill (30 min)

Cada asistente elige una tarea que repite cada semana y la convierte en procedimiento. Al terminar, la invoca y comprueba que el agente la aplica sin tener que explicarla otra vez.

Taller 4 — Un trabajo que se hace solo (20 min)

Se configura una tarea programada sencilla (un aviso o un resumen periódico) y se comprueba que queda registrada. La primera vez que se ve funcionar una tarea en diferido es el momento "ajá" de este curso.

3. Guía para el ponente

• Posible dificultad: asistentes que escriben instrucciones vagas ("sé buen profesor") esperando magia.
• Cómo resolverlo: mostrar en el proyector la misma petición con una instrucción vaga y con una instrucción concreta, en directo, y comparar resultados. La diferencia es evidente y no necesita explicación.
• Nota: los ficheros de identidad se escriben sin datos personales del alumnado. Es la primera vez en el curso que se toca el tema y conviene dejarlo clavado aquí, antes de conectar proveedores externos.

SESIÓN 3 — Proveedores, claves y modelos gratuitos

Ficha técnica de la sesión

• Objetivo: entender qué hay detrás de una IA, conectar el agente a uno o varios proveedores y dejarlo funcionando sin pagar nada.
• Estructura: 1 h de exposición + 2 h de taller de configuración de proveedores.
• Recursos: las claves se crean durante la sesión. Cuenta de Google imprescindible.

1. Parte teórica (60 min)

A. Qué es un proveedor, qué es una clave y cómo se guarda (20 min)

• Un proveedor es la empresa o servicio que ejecuta el modelo. El agente es el que habla; el proveedor es el que piensa.
• Una clave de API es la credencial que identifica tu cuenta ante el proveedor. Es como la contraseña de tu tarjeta: sirve cualquiera que la lea.
• Reglas que no se negocian: no se pega una clave en un chat, no se comparte por correo o mensajería, no se sube a un repositorio, y si se sospecha que se ha filtrado, se revoca y se genera otra. En el ordenador, las claves se guardan en el fichero de configuración del agente, nunca en el escritorio ni en una nota.

B. Modelos gratuitos: qué hay de verdad y con qué límites (25 min)

Todos los asistentes van a preguntar por esto, así que mejor con datos delante:

Aquí está la conclusión que el profesorado tiene que entender y que casi nunca se explica: gratis no significa sin coste. En varios de estos servicios, el precio que pagas son tus datos. Y eso, con material del alumnado, no es un intercambio aceptable.

C. La línea roja: protección de datos (15 min)

• Nunca se envían nombres, expedientes, calificaciones individuales, fotos ni informes personalizados de alumnos a servicios de IA comerciales.
• La capa gratuita de Gemini entrena con lo que le envías. Es incompatible con cualquier dato identificativo.
• Para trabajo con material sensible, la vía es un modelo local. Es más lento y hace menos cosas, y aun así es la respuesta correcta.
• Se puede ser un usuario avanzado de IA sin saltarse el RGPD. Este bloque enseña exactamente cómo.

2. Parte práctica (120 min)

Taller 1 — Crear una clave y conectarla (40 min)

• Obtener la clave de la API de Gemini en Google AI Studio.
• Conectarla al agente con el asistente de configuración.
• hermes status para comprobar que el agente ve la clave y la reconoce.
• Ejercicio de seguridad: ver que la herramienta muestra la clave oculta (solo el principio y el final), y comprobar dónde queda guardada en el ordenador.

Taller 2 — OpenRouter y sus modelos gratuitos (30 min)

• Crear la cuenta y la clave.
• Elegir un modelo de los marcados como gratuitos y hacerlo funcionar de verdad con una petición del aula.
• Comprobar juntos qué pasa al agotar el cupo diario: es la mejor lección sobre modelos gratuitos que se puede dar.

Taller 3 — Un agente que funciona sin internet (30 min)

• Instalar un modelo local y ejecutarlo.
• Comprobar el consumo real de recursos en un equipo normal: aquí se cae el mito de que cualquier portátil mueve cualquier modelo.
• Debatir para qué tareas del día a día compensa: los documentos que no pueden salir del centro.

Taller 4 — Cambiar de modelo sobre la marcha (20 min)

• Listar los proveedores conectados.
• Cambiar el modelo por defecto y comprobar la diferencia en una misma petición: dos modelos, dos respuestas, dos velocidades.
• Criterio práctico: elegir modelo según la tarea, no por costumbre.

3. Guía para el ponente

• Posible dificultad: el miedo a "meter la pata" con las claves, y el bloqueo del aula a determinados servicios.
• Cómo resolverlo: insistir en que una clave se puede revocar en un clic y no pasa nada. Y probar antes de la sesión el acceso a Google AI Studio, OpenRouter y al registro de modelos locales desde la red del aula. Se ha preguntado a muchos servicios y la mitad no están bloqueados por defecto; la otra mitad sí.
• Advertencia realista: los límites de las capas gratuitas cambian sin avisar y estas cifras caducan. Conviene revalidarlas la semana antes de cada edición del curso y avisar al alumnado de que el número exacto puede haber variado.

SESIÓN 4 — Del encargo al flujo automatizado

Ficha técnica de la sesión

• Objetivo: hacer trabajo real de la semana de cada docente con su agente, aplicar un uso responsable y cerrar con un procedimiento propio documentado.
• Estructura: 1 h de exposición + 2 h de taller y cierre.
• Recursos: rúbrica del proyecto final y pauta de uso responsable, impresas.

1. Parte teórica (60 min)

A. Lo que un agente hace y un chat no (25 min)

• Trabaja sobre tus archivos: leer un documento, extraer datos, reorganizar una lista, generar documentos a partir de otros.
• Encadena pasos: no devuelve una respuesta, ejecuta una secuencia y comprueba el resultado.
• Se corrige: si un paso falla, lo intenta de otra manera antes de rendirse.
• Deja constancia: lo que hace queda registrado y se puede revisar.

B. Uso responsable: cinco reglas (20 min)

1. Verifica lo que afirma. Genera datos falsos con una seguridad total; la responsabilidad es del docente.
2. Nada de datos personales del alumnado. Ni nombres, ni expedientes, ni fotos.
3. Nada destructivo sin permiso explícito. Antes de dejar que borre, mueva o publique algo, revisar.
4. Transparencia. Declarar el uso de IA en los materiales que se comparten.
5. La decisión pedagógica no se delega. El agente propone; el profesorado decide.

C. Cuándo un agente es la respuesta y cuándo es un martillo para una chinche (15 min)

Un agente aporta cuando la tarea se repite, tiene pasos claros y genera volumen. Para una pregunta suelta, un chat es más rápido y más simple. Reconocerlo forma parte de saber usar la herramienta.

2. Parte práctica (120 min)

Taller 1 — Caso 1: trabajar con documentos (25 min)

Encargo real sobre documentos del docente: extraer la estructura de un documento propio, reorganizarlo, generar un resumen para el alumnado. El agente trabaja sobre los archivos, no sobre una idea de los archivos.

Taller 2 — Caso 2: generar y revisar material didáctico (25 min)

Partiendo de material propio, generar una adaptación a otro nivel y revisar críticamente el resultado con una lista de comprobación: errores conceptuales, adecuación al nivel, inclusión.

Taller 3 — Caso 3: automatizar algo que haces cada semana (25 min)

Cada asistente identifica una tarea repetitiva de su rutina, la escribe como encargo y la convierte en procedimiento reutilizable. Los tres casos de los talleres anteriores sirven de modelo.

Taller 4 — Proyecto final: tu procedimiento documentado (25 min)

Entrega: un procedimiento propio (una skill o un flujo automatizado) con una nota breve que explique qué problema resuelve, cómo se invoca y qué límites tiene. Se entrega la documentación y una demostración en directo.

Taller 5 — Puesta en común y cierre (20 min)

Tres o cuatro voluntarios muestran su procedimiento. Puesta en común de aprendizajes, dudas y entrega del decálogo.

3. Guía para el ponente

• Posible dificultad: el entusiasmo. Es la sesión en la que el alumnado empieza a delegar tareas de más y a confiarse.
• Cómo resolverlo: reservar los últimos minutos para un ejemplo real de alucinación o error verificado, con el grupo mirando. Ver una cifra inventada con total aplomo enseña más que veinte minutos de teoría.
• Nota: el proyecto final se puede terminar como trabajo autónomo y entregarse después de la sesión, si el ritmo del grupo lo exige.

ANEXOS PARA EL PONENTE

Anexo 1 — Rúbrica de evaluación del proyecto final

Anexo 2 — Decálogo del docente que trabaja con agentes de IA

1. El agente propone, el docente dispone. La última palabra pedagógica nunca es del modelo.
2. Contexto es calidad. Un agente sin tu contexto es un sustituto al que hay que explicárselo todo.
3. Datos del alumnado, jamás. Ni nombres, ni expedientes, ni fotos, ni informes individuales.
4. Verifica antes de dar por bueno. Cifras, fechas, referencias y afirmaciones, una por una.
5. Gratis no es sin coste. Si no pagas dinero, a veces pagas datos. Comprueba cuál es el trato.
6. Lo sensible, en local. Cuando el material no puede salir del centro, la respuesta es un modelo en tu ordenador.
7. Una clave es una llave. No se pega en un chat, no se comparte, no se publica. Si se filtra, se revoca.
8. Automatiza lo repetitivo, no lo importante. El tiempo que ganas vuelve al alumnado.
9. Deja constancia. Declara el uso de IA y documenta los procedimientos que reutilizas.
10. Aprende en comunidad. Comparte tus procedimientos con el departamento: es lo que convierte un truco en una mejora del centro.

TRAZABILIDAD Y ORIGEN

Esbozo previo. La trilogía anterior (Propuesta Curso IA Nivel I / II / III) no incluía ningún curso sobre agentes. Este es material nuevo en su totalidad: no amplía nada anterior, y por eso es el único de los cuatro que no tiene un esbozo de partida.

Origen documental. El contenido se apoya en el cuaderno de NotebookLM "Curso Agentes de IA para docentes (CEP 26/27)", con 18 fuentes verificadas: la documentación oficial de Hermes Agent y su repositorio, la guía de inicio rápido, los perfiles, y la documentación de OpenRouter, Google Gemini, Anthropic, Groq, Ollama y OpenCode.

Verificación de los datos técnicos. Todo lo que se afirma en este documento sobre el funcionamiento de Hermes Agent se ha comprobado ejecutando los comandos en una instalación real (versión 0.21.4), no copiándolo de un blog. En concreto:

• La estructura real de la carpeta personal del agente: SOUL.md en la raíz, la memoria en memories/MEMORY.md y memories/USER.md, y las carpetas skills/, cron/ y profiles/. Nota importante: varias fuentes de internet sitúan los ficheros de identidad y memoria en la raíz o los llaman AGENTS.md. No es así, y el curso lo enseña como es. Es exactamente el tipo de detalle que hace que un asistente se pierda en la primera sesión.
• Los comandos del asistente de configuración, sus secciones y el selector de modelo.
• Las URLs oficiales de instalación, que responden correctamente.
• El listado real de proveedores que el agente reconoce, que es más amplio de lo que suele contarse.

PENDIENTE DE CONFIRMAR

Estos datos dependen de la convocatoria del CEP y están estimados, no verificados:

• Plazos de presentación y periodo de impartición.
• Número mínimo y máximo de asistentes.
• Si la convocatoria exige memoria final del ponente y con qué formato.
• Si las horas de trabajo autónomo computan a efectos de certificación.
• Denominación oficial del curso y codificación en la aplicación del CEP.

Y estos tres son específicos de este curso y hay que resolverlos antes de presentarlo:

1. Permisos de instalación. Es el único curso de la serie que exige instalar software en el equipo. Hay que comprobar el aula y avisarlo en la inscripción. Si el aula no lo permite, este curso no se puede impartir en esas condiciones.
2. Salidas a Internet. Hay que verificar desde la red del aula el acceso a Google AI Studio, a OpenRouter y a la descarga de modelos locales. Si algún servicio está bloqueado, la sesión 3 necesita un plan alternativo.
3. Dos herramientas pendientes de verificar. No he podido confirmar que OmniRoute y OpenCode Free sean herramientas públicas que el alumnado pueda instalar por su cuenta. OmniRoute aparece en tu configuración como un servicio local en tu propio equipo, y un asistente del curso no tendría acceso a él. Quedan fuera de la propuesta hasta que me confirmes qué son y si son pública y gratuitamente accesibles. Si lo son, la sesión 3 es su sitio natural.

Propuesta elaborada por Luis Solá Mantilla para el CEP de Cantabria · Curso 2026/2027