Vibe Coding対Agentic Coding：エージェンシックAIの基礎と実践的意義

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

May 26, 2025

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

cs.AI

要旨

本レビューでは、AI支援型ソフトウェア開発における2つの新興パラダイム、すなわち「バイブコーディング」と「エージェント型コーディング」について包括的な分析を提示する。両者とも大規模言語モデル（LLM）を活用するが、自律性、アーキテクチャ設計、開発者の役割において根本的に異なる。バイブコーディングは、プロンプトベースの対話型ワークフローを通じた直感的な人間参加型インタラクションを重視し、アイデア創出、実験、創造的探求を支援する。一方、エージェント型コーディングは、計画、実行、テスト、反復タスクを最小限の人的介入で行う目標駆動型エージェントによる自律的なソフトウェア開発を可能にする。本稿では、概念的基盤、実行モデル、フィードバックループ、安全機構、デバッグ戦略、実世界のツールエコシステムにわたる詳細な分類体系を提案する。比較ワークフロー分析と20の詳細なユースケースを通じて、バイブシステムが初期段階のプロトタイピングや教育分野で優位性を発揮する一方、エージェントシステムがエンタープライズグレードの自動化、コードベースのリファクタリング、CI/CD統合において卓越していることを示す。さらに、自然言語インターフェースと自律実行パイプラインを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャの新興トレンドを検証する。最後に、信頼性、説明可能性、協調性を備えたシステムのためのインフラストラクチャを概説し、エージェント型AIの将来のロードマップを提示する。我々の調査結果は、成功するAIソフトウェアエンジニアリングが一つのパラダイムを選択するのではなく、人間中心の開発ライフサイクル内でそれらの強みを調和させることに依存することを示唆している。

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.