En este trabajo se presenta una extensión al algoritmo de Graphplan que durante la resolución de un problema de planificación genera conocimiento automáticamente (experiencia) que podrá ser utilizado para resolver nuevos problemas del mismo dominio de planificación. El conocimiento generado puede ser utilizado para mejorar el algoritmo de Graphplan tanto en la fase de expansión del grafo, como en la elección de acciones durante la fase de búsqueda del plan.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI