Codage Vibe vs. Codage Agentique : Fondamentaux et Implications Pratiques de l'IA Agentique

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

May 26, 2025

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

cs.AI

Résumé

Cette revue présente une analyse approfondie de deux paradigmes émergents dans le développement de logiciels assisté par l'IA : le codage intuitif (vibe coding) et le codage agentique (agentic coding). Bien que les deux s'appuient sur des modèles de langage de grande taille (LLMs), ils diffèrent fondamentalement en termes d'autonomie, de conception architecturale et de rôle du développeur. Le codage intuitif met l'accent sur une interaction intuitive et centrée sur l'humain, à travers des flux de travail conversationnels basés sur des prompts, qui soutiennent l'idéation, l'expérimentation et l'exploration créative. En revanche, le codage agentique permet un développement logiciel autonome grâce à des agents orientés par des objectifs, capables de planifier, exécuter, tester et itérer des tâches avec une intervention humaine minimale. Nous proposons une taxonomie détaillée couvrant les fondements conceptuels, les modèles d'exécution, les boucles de rétroaction, les mécanismes de sécurité, les stratégies de débogage et les écosystèmes d'outils réels. À travers une analyse comparative des flux de travail et 20 cas d'utilisation détaillés, nous illustrons comment les systèmes de codage intuitif prospèrent dans le prototypage précoce et l'éducation, tandis que les systèmes agentiques excellent dans l'automatisation de niveau entreprise, la refonte de bases de code et l'intégration CI/CD. Nous examinons également les tendances émergentes dans les architectures hybrides, où les interfaces en langage naturel sont couplées à des pipelines d'exécution autonomes. Enfin, nous articulons une feuille de route pour l'IA agentique, en décrivant l'infrastructure nécessaire pour des systèmes fiables, explicables et collaboratifs. Nos conclusions suggèrent que le succès de l'ingénierie logicielle IA ne reposera pas sur le choix d'un seul paradigme, mais sur l'harmonisation de leurs forces au sein d'un cycle de développement unifié et centré sur l'humain.

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.