Vibe 코딩 대 에이전트 코딩: 에이전트 AI의 기본 원리와 실제적 함의

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

May 26, 2025

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

cs.AI

초록

본 리뷰는 AI 지원 소프트웨어 개발에서 주목받고 있는 두 가지 패러다임인 바이브 코딩(vibe coding)과 에이전트 코딩(agentic coding)에 대한 포괄적인 분석을 제시한다. 두 접근법 모두 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하지만, 자율성, 아키텍처 설계, 개발자의 역할 측면에서 근본적인 차이를 보인다. 바이브 코딩은 프롬프트 기반의 대화형 워크플로를 통해 아이디어 생성, 실험, 창의적 탐색을 지원하는 직관적이고 인간 중심의 상호작용을 강조한다. 반면, 에이전트 코딩은 계획, 실행, 테스트, 반복 작업을 최소한의 인간 개입으로 수행할 수 있는 목표 지향적 에이전트를 통해 자율적인 소프트웨어 개발을 가능하게 한다. 본 논문은 개념적 기반, 실행 모델, 피드백 루프, 안전 메커니즘, 디버깅 전략, 실제 도구 생태계를 아우르는 상세한 분류 체계를 제안한다. 비교 워크플로 분석과 20개의 상세한 사용 사례를 통해, 바이브 시스템은 초기 프로토타이핑과 교육 분야에서 빛을 발하는 반면, 에이전트 시스템은 엔터프라이즈급 자동화, 코드베이스 리팩토링, CI/CD 통합에서 탁월한 성과를 보임을 입증한다. 또한, 자연어 인터페이스와 자율 실행 파이프라인이 결합된 하이브리드 아키텍처의 최신 동향을 살펴본다. 마지막으로, 신뢰할 수 있고 설명 가능하며 협업적인 시스템을 위한 인프라를 제시하며 에이전트 AI의 미래 로드맵을 제안한다. 연구 결과에 따르면, 성공적인 AI 소프트웨어 엔지니어링은 하나의 패러다임을 선택하는 것이 아니라, 인간 중심의 통합 개발 생명주기 내에서 두 접근법의 강점을 조화롭게 활용하는 데 달려 있음을 시사한다.

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.