Vibe Coding versus Agentic Coding: Fundamenten en Praktische Implicaties van Agentische AI

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

Samenvatting

Dit overzicht presenteert een uitgebreide analyse van twee opkomende paradigma's in AI-ondersteunde softwareontwikkeling: vibe coding en agentic coding. Hoewel beide gebruikmaken van grote taalmodellen (LLM's), verschillen ze fundamenteel in autonomie, architectuurontwerp en de rol van de ontwikkelaar. Vibe coding benadrukt intuïtieve, mens-in-de-lus interactie via prompt-gebaseerde, conversatiegerichte workflows die ondersteuning bieden bij ideevorming, experimenteren en creatieve verkenning. Daarentegen maakt agentic coding autonome softwareontwikkeling mogelijk via doelgerichte agents die in staat zijn om taken te plannen, uit te voeren, te testen en te itereren met minimale menselijke tussenkomst. We stellen een gedetailleerde taxonomie voor die conceptuele grondslagen, uitvoeringsmodellen, feedbackloops, veiligheidsmechanismen, debugstrategieën en ecosystemen van real-world tools omvat. Door middel van vergelijkende workflowanalyse en 20 gedetailleerde use cases illustreren we hoe vibe-systemen excelleren in vroegtijdige prototyping en educatie, terwijl agentic-systemen uitblinken in enterprise-grade automatisering, refactoring van codebases en CI/CD-integratie. We onderzoeken verder opkomende trends in hybride architecturen, waarbij natuurlijke taalinterfaces worden gekoppeld aan autonome uitvoeringspijplijnen. Tot slot schetsen we een toekomstig roadmap voor agentic AI, waarin de benodigde infrastructuur wordt uiteengezet voor betrouwbare, verklaarbare en collaboratieve systemen. Onze bevindingen suggereren dat succesvolle AI-softwaretechniek niet afhangt van het kiezen van één paradigma, maar van het harmoniseren van hun sterke punten binnen een uniforme, mensgerichte ontwikkelingslevenscyclus.

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.