Codifica Vibe vs. Codifica Agente: Fondamenti e Implicazioni Pratiche dell'IA Agente

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

May 26, 2025

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

cs.AI

Abstract

Questa rassegna presenta un'analisi completa di due paradigmi emergenti nello sviluppo software assistito dall'IA: il coding intuitivo (vibe coding) e il coding agentico (agentic coding). Sebbene entrambi si basino su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), differiscono fondamentalmente in termini di autonomia, progettazione architettonica e ruolo dello sviluppatore. Il coding intuitivo enfatizza l'interazione intuitiva e umano-centrica attraverso flussi di lavoro conversazionali basati su prompt, che supportano l'ideazione, la sperimentazione e l'esplorazione creativa. Al contrario, il coding agentico abilita lo sviluppo software autonomo attraverso agenti guidati da obiettivi, capaci di pianificare, eseguire, testare e iterare compiti con un intervento umano minimo. Proponiamo una tassonomia dettagliata che abbraccia fondamenti concettuali, modelli di esecuzione, cicli di feedback, meccanismi di sicurezza, strategie di debug ed ecosistemi di strumenti reali. Attraverso un'analisi comparativa dei flussi di lavoro e 20 casi d'uso dettagliati, illustriamo come i sistemi intuitivi eccellano nella prototipazione iniziale e nell'educazione, mentre i sistemi agentici si distinguono nell'automazione di livello enterprise, nel refactoring di codebase e nell'integrazione CI/CD. Esaminiamo inoltre le tendenze emergenti nelle architetture ibride, dove le interfacce in linguaggio naturale sono accoppiate a pipeline di esecuzione autonoma. Infine, delineiamo una roadmap futura per l'IA agentica, evidenziando l'infrastruttura necessaria per sistemi affidabili, spiegabili e collaborativi. I nostri risultati suggeriscono che il successo dell'ingegneria del software basata sull'IA non dipenderà dalla scelta di un unico paradigma, ma dall'armonizzazione dei loro punti di forza all'interno di un ciclo di sviluppo unificato e centrato sull'uomo.

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.