Apa itu agentic coding?
Agentic coding adalah perubahan cara developer bekerja dengan AI. Alih-alih AI membantu menulis kode baris per baris, Anda memberikan instruksi tingkat tinggi dan AI agent akan merencanakan, menulis, menguji, dan memperbaiki kode secara mandiri.
Bayangkan perbedaan antara memiliki developer junior yang perlu dipandu langkah demi langkah dengan engineer senior yang bisa diberi tugas fitur dan dipercaya untuk mengerjakan detailnya sendiri.
Agent menggunakan reason-act loop: ia memecah permintaan Anda, mengeksekusi langkah-langkahnya, memverifikasi hasil, dan menyesuaikan jika ada yang salah. Proses ini berjalan otomatis hingga tugas selesai.
Agentic vs vibe coding
Kedua istilah ini menggambarkan alur kerja yang berbeda.
| Aspek | Vibe coding | Agentic coding |
|---|---|---|
| Peran AI | Partner coding real-time | Pekerja otonom |
| Peran developer | Kendali penuh, menulis sebagian besar kode | Memberikan arahan, mereview hasil |
| Alur kerja | AI melengkapi yang Anda ketik | Anda deskripsikan yang diinginkan, AI mengeksekusi |
| Cocok untuk | Draft cepat, boilerplate | Fitur kompleks, refactoring |
Vibe coding seperti pair programming dengan AI yang menyelesaikan kalimat Anda. Agentic coding lebih mirip mendelegasikan tugas ke engineer yang kompeten.
Tools untuk agentic coding
Beberapa tools saat ini menawarkan kemampuan agentic:
- Claude Code: Unggul dalam deep reasoning, menangani tugas multi-langkah yang kompleks
- OpenAI Codex: Desain agent-first, baik untuk multitasking antar file
- Gemini CLI: Gratis dari Google (tersedia free tier), semakin matang setiap pembaruan
- Cursor: IDE mandiri dengan agent mode built-in
- GitHub Copilot: Agent mode tersedia di dalam VS Code (termasuk di free tier)
- OpenCode: Open source, gratis dipasang (Zen memiliki model gratis termasuk DeepSeek V4 Flash, plus BYOK), lebih dari 184K bintang GitHub
Tools yang tepat tergantung pada alur kerja dan anggaran Anda. Sebagian besar menawarkan free tier atau periode trial.
Kelebihan agentic coding
- Fokus pada arsitektur. Anda mendeskripsikan strukturnya, agent menangani implementasi.
- Alur kerja kompleks. Satu instruksi dapat memicu beberapa langkah di berbagai file.
- Self-correcting. Agent membaca error, memperbaikinya, dan mencoba ulang tanpa bertanya.
- Pengujian otomatis. Integrasi dengan test runner memungkinkan agent memverifikasi keluarannya sendiri.
Kritik dan tradeoff
Agentic coding tidak lepas dari kontroversi.
Developer junior mungkin kehilangan kesempatan belajar yang datang dari menulis kode baris per baris. Meninjau kode yang dihasilkan AI tidak mengajarkan sebanyak menulisnya sendiri. Beberapa developer berpengalaman di Hacker News mempertanyakan apakah agentic coding benar-benar memberikan hasil positif dalam praktiknya.
Agent juga bisa berhalusinasi. Mereka dapat menghasilkan kode yang terlihat benar tetapi memiliki kesalahan logika, masalah keamanan, atau masalah performa.
Cara memulai
- Mulai dari yang memiliki free tier: Gemini CLI, OpenCode Zen (DeepSeek V4 Flash gratis), atau Copilot Free
- Pilih tugas kecil dengan lingkup yang jelas sebagai eksperimen pertama
- Gunakan end-to-end tests untuk memverifikasi keluaran agent
- Tinjau semua yang dihasilkan agent pada awalnya
- Kembangkan pemahaman Anda: semakin baik Anda menguasai domain, semakin baik hasil kerja agent
Agentic coding masih baru. Ia bukan pengganti untuk memahami cara kerja kode. Tetapi jika digunakan dengan baik, ia dapat menangani bagian yang membosankan dari pengembangan sehingga Anda bisa fokus pada hal yang menarik.
Tulisan ini bagian dari seri @aicoding_id tentang AI coding tools. Follow kami di TikTok untuk review dan tutorial lainnya.