Vibe-Coding vs. Agentisches Coding: Grundlagen und praktische Implikationen agentischer KI

Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI

May 26, 2025

Autoren: Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

cs.AI

Zusammenfassung

Diese Übersicht bietet eine umfassende Analyse zweier aufkommender Paradigmen in der KI-gestützten Softwareentwicklung: Vibe Coding und Agentic Coding. Beide Ansätze nutzen große Sprachmodelle (LLMs), unterscheiden sich jedoch grundlegend in Bezug auf Autonomie, Architekturdesign und die Rolle des Entwicklers. Vibe Coding betont intuitive, menschzentrierte Interaktion durch promptbasierte, konversationelle Workflows, die Ideenfindung, Experimentieren und kreative Exploration unterstützen. Im Gegensatz dazu ermöglicht Agentic Coding autonome Softwareentwicklung durch zielgerichtete Agenten, die in der Lage sind, Aufgaben zu planen, auszuführen, zu testen und zu iterieren, mit minimalem menschlichem Eingreifen. Wir schlagen eine detaillierte Taxonomie vor, die konzeptionelle Grundlagen, Ausführungsmodelle, Feedback-Schleifen, Sicherheitsmechanismen, Debugging-Strategien und reale Werkzeugökosysteme umfasst. Durch vergleichende Workflow-Analysen und 20 detaillierte Anwendungsfälle zeigen wir, wie Vibe-Systeme in der frühen Prototypenentwicklung und Bildung gedeihen, während Agentic-Systeme in der Unternehmensautomatisierung, Codebase-Refaktorierung und CI/CD-Integration hervorstechen. Wir untersuchen weiterhin aufkommende Trends in hybriden Architekturen, bei denen natürliche Sprachschnittstellen mit autonomen Ausführungspipelines gekoppelt werden. Schließlich skizzieren wir eine zukünftige Roadmap für agentische KI, die die Infrastruktur für vertrauenswürdige, erklärbare und kollaborative Systeme beschreibt. Unsere Erkenntnisse deuten darauf hin, dass erfolgreiche KI-Softwareentwicklung nicht auf der Wahl eines Paradigmas beruht, sondern auf der Harmonisierung ihrer Stärken innerhalb eines einheitlichen, menschzentrierten Entwicklungslebenszyklus.

English

This review presents a comprehensive analysis of two emerging paradigms in AI-assisted software development: vibe coding and agentic coding. While both leverage large language models (LLMs), they differ fundamentally in autonomy, architectural design, and the role of the developer. Vibe coding emphasizes intuitive, human-in-the-loop interaction through prompt-based, conversational workflows that support ideation, experimentation, and creative exploration. In contrast, agentic coding enables autonomous software development through goal-driven agents capable of planning, executing, testing, and iterating tasks with minimal human intervention. We propose a detailed taxonomy spanning conceptual foundations, execution models, feedback loops, safety mechanisms, debugging strategies, and real-world tool ecosystems. Through comparative workflow analysis and 20 detailed use cases, we illustrate how vibe systems thrive in early-stage prototyping and education, while agentic systems excel in enterprise-grade automation, codebase refactoring, and CI/CD integration. We further examine emerging trends in hybrid architectures, where natural language interfaces are coupled with autonomous execution pipelines. Finally, we articulate a future roadmap for agentic AI, outlining the infrastructure needed for trustworthy, explainable, and collaborative systems. Our findings suggest that successful AI software engineering will rely not on choosing one paradigm, but on harmonizing their strengths within a unified, human-centered development lifecycle.