Codificación de Vibración vs. Codificación Agéntica: Fundamentos e Implicaciones Prácticas de la IA Agéntica

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

May 26, 2025

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

cs.AI

Resumen

Esta revisión presenta un análisis exhaustivo de dos paradigmas emergentes en el desarrollo de software asistido por IA: la codificación intuitiva (vibe coding) y la codificación autónoma (agentic coding). Aunque ambos aprovechan los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), difieren fundamentalmente en autonomía, diseño arquitectónico y el rol del desarrollador. La codificación intuitiva enfatiza la interacción humana en el bucle mediante flujos de trabajo conversacionales basados en prompts que apoyan la ideación, experimentación y exploración creativa. En contraste, la codificación autónoma permite el desarrollo de software autónomo a través de agentes orientados a objetivos, capaces de planificar, ejecutar, probar e iterar tareas con mínima intervención humana. Proponemos una taxonomía detallada que abarca fundamentos conceptuales, modelos de ejecución, bucles de retroalimentación, mecanismos de seguridad, estrategias de depuración y ecosistemas de herramientas del mundo real. Mediante un análisis comparativo de flujos de trabajo y 20 casos de uso detallados, ilustramos cómo los sistemas intuitivos prosperan en la creación de prototipos en etapas tempranas y en educación, mientras que los sistemas autónomos destacan en automatización de nivel empresarial, refactorización de bases de código e integración de CI/CD. Además, examinamos tendencias emergentes en arquitecturas híbridas, donde las interfaces de lenguaje natural se combinan con pipelines de ejecución autónoma. Finalmente, articulamos una hoja de ruta futura para la IA autónoma, delineando la infraestructura necesaria para sistemas confiables, explicables y colaborativos. Nuestros hallazgos sugieren que el éxito de la ingeniería de software con IA no dependerá de elegir un paradigma, sino de armonizar sus fortalezas dentro de un ciclo de desarrollo unificado y centrado en el ser humano.

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.