El desarrollo y uso de agentes conversacionales en la educación se ha vuelto generalizado en los últimos años debido a su capacidad para facilitar la interacción de los estudiantes con el material de aprendizaje, mejorar el compromiso y proporcionar apoyo académico, al mismo tiempo que reduce la carga de trabajo de los docentes. Esto es especialmente importante en el caso de la educación a distancia y asincrónica, donde se debe garantizar la disponibilidad de apoyo académico en cualquier momento. Este documento informa sobre la implementación y evaluación de un agente conversacional llamado AIMT Agent, desarrollado con el propósito de apoyar a los estudiantes de posgrado durante sus estudios. El agente conversacional se basa en un marco de código abierto, a saber, Rasa, que proporciona las herramientas para integrar la comprensión del lenguaje natural en el agente. El agente está completamente integrado con el Sistema de Gestión de Aprendizaje Moodle (LMS). El agente fue evaluado a través de un cuestionario según el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) en términos de utilidad percibida y facilidad de uso percibida por 24 estudiantes de posgrado. Los resultados muestran que los usuarios del agente AIMT han evaluado favorablemente al agente conversacional en ambos aspectos. Esto confirma la validez del enfoque y es una motivación para refinamientos y un desarrollo adicional.