El diseño de agentes que interactúan con seres humanos se está convirtiendo en un problema crucial en muchas aplicaciones de la vida real. Se han propuesto diferentes métodos en las áreas de investigación de interacción humano-computadora (HCI) y sistemas multiagente (MAS) para modelar equipos de participantes (agentes y humanos). Por lo tanto, es necesario construir modelos que analicen sus decisiones al interactuar, teniendo en cuenta las especificidades de estas interacciones. Este artículo, por lo tanto, tiene como objetivo proponer un modelo explícito de tales interacciones basado en la teoría de juegos, teniendo en cuenta no solo las características ambientales (por ejemplo, criticidad), sino también las características humanas (por ejemplo, carga de trabajo y nivel de experiencia) para la intervención (o no) de los agentes, para ayudar a estos últimos. La teoría de juegos es un enfoque bien conocido para estudiar tales interacciones sociales entre diferentes participantes. Los trabajos existentes sobre la construcción de matrices de juego requerían diferentes descriptores ad hoc, dependiendo de la aplicación estudiada. Además, generalmente se centraban en las interacciones entre agentes, sin considerar a los seres humanos en el análisis. Mostramos que estos descriptores pueden clasificarse en dos categorías, relacionadas con su efecto en las interacciones. El conjunto de descriptores a utilizar se basa, por lo tanto, en una combinación explícita de todas las interacciones entre agentes y humanos (una suma ponderada de matrices de 2 jugadores). Proponemos un modelo general para la construcción de matrices de juego basado en cualquier número de participantes y descriptores. Así, es posible determinar utilizando equilibrios de Nash si los agentes deciden (o no) intervenir durante las tareas concernidas. El modelo también se evalúa a través de la determinación de las ganancias obtenidas por los diferentes participantes. Finalmente, ilustramos y validamos el modelo propuesto utilizando un escenario típico (que involucra a dos agentes y dos humanos), mientras describimos los equilibrios correspondientes.