Кодирование на основе вибраций vs. Агентное кодирование: Основы и практические аспекты агентного ИИ

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

May 26, 2025

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

cs.AI

Аннотация

В данном обзоре представлен всесторонний анализ двух новых парадигм в разработке программного обеспечения с использованием ИИ: виб-кодинга и агентного кодинга. Обе парадигмы используют большие языковые модели (LLM), но принципиально различаются по уровню автономности, архитектурному дизайну и роли разработчика. Виб-кодинг делает акцент на интуитивном взаимодействии с участием человека через подсказки и диалоговые рабочие процессы, которые поддерживают генерацию идей, экспериментирование и творческое исследование. В то же время агентное кодинг позволяет осуществлять автономную разработку программного обеспечения с помощью целеориентированных агентов, способных планировать, выполнять, тестировать и итерировать задачи с минимальным вмешательством человека. Мы предлагаем детальную таксономию, охватывающую концептуальные основы, модели выполнения, циклы обратной связи, механизмы безопасности, стратегии отладки и экосистемы реальных инструментов. Сравнительный анализ рабочих процессов и 20 подробных примеров использования показывают, что системы виб-кодинга эффективны на этапах раннего прототипирования и обучения, тогда как агентные системы преуспевают в автоматизации корпоративного уровня, рефакторинге кодовой базы и интеграции в CI/CD. Мы также исследуем новые тенденции в гибридных архитектурах, где интерфейсы на естественном языке сочетаются с автономными конвейерами выполнения. Наконец, мы формулируем дорожную карту для развития агентного ИИ, определяя инфраструктуру, необходимую для создания надежных, объяснимых и совместных систем. Наши выводы свидетельствуют о том, что успешная разработка программного обеспечения с использованием ИИ будет зависеть не от выбора одной парадигмы, а от гармоничного сочетания их сильных сторон в рамках единого жизненного цикла разработки, ориентированного на человека.

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.