En este trabajo se describe el desarrollo de un sistema inteligente que ayuda a un usuario a encontrar los recursos educativos electrónicos que le sean más apropiados, de acuerdo con su perfil. Como hipótesis de trabajo se considera que se tienen diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos. Se propone utilizar estos metadatos para recuperar aquellos objetos que satisfagan no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. El sistema de recomendación se diseña con una arquitectura multiagente para la recuperación de los recursos educativos en la Web. Esta plataforma incluye varios tipos de agentes con diferentes funcionalidades. En particular, en este trabajo se modela el Agente Recomendador (Agente-R), como un agente BDI graduado. Este agente se encarga de realizar una recuperación flexible y presentar una lista ordenada con los mejores recursos, de acuerdo con el perfil de usuario. Se especifica este modelo de agente mediante un sistema multi-contexto y se diseña el Agente-R siguiendo una metodología adecuada. Se implementa un prototipo de este agente utilizando el lenguaje SWI-Prolog y finalmente, se presenta un caso de estudio que permite obtener algunas conclusiones.