En este artículo, se desarrolla y demuestra un marco de minimización directa de la incertidumbre para leyes de control adaptativo de referencia de modelo. El marco propuesto consiste en una arquitectura novedosa que involucra términos de modificación en la ley de control adaptativo y en la ley de actualización. En particular, estos términos se construyen a través de un procedimiento de minimización de gradiente con el fin de lograr un mejor rendimiento del sistema en bucle cerrado con leyes de control adaptativo. El marco propuesto se desarrolla primero para leyes de control adaptativo con modelos de referencia lineales y luego se generaliza a leyes de control adaptativo con modelos de referencia no lineales. Se incluyen dos ejemplos numéricos ilustrativos para demostrar la eficacia del marco propuesto.