Mengenal Coding Agentic, Cara Baru AI Mengembangkan Software

Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mulai mengubah cara software dikembangkan. Jika sebelumnya AI coding lebih banyak digunakan untuk memberikan saran potongan kode, kini muncul pendekatan yang memungkinkan AI mengerjakan tugas pemrograman secara lebih mandiri. Pendekatan tersebut dikenal sebagai coding agentic.

Coding agentic memungkinkan developer memberikan instruksi dalam bahasa alami, kemudian agen AI memahami tujuan, menyusun rencana, menulis kode, menjalankan pengujian, menemukan kesalahan, hingga memperbaiki kode secara otomatis. Dengan demikian, peran AI bergeser dari sekadar asisten yang menunggu perintah menjadi agen yang dapat menjalankan rangkaian pekerjaan.

Perubahan ini membuat proses pengembangan software menjadi lebih otomatis. Developer tidak lagi harus memberikan instruksi untuk setiap langkah kecil. Mereka dapat menjelaskan hasil yang diinginkan, sementara agen AI mengerjakan sejumlah detail teknis yang diperlukan untuk mencapainya.

Apa itu Coding Agentic?

Secara sederhana, coding agentic adalah pendekatan pengembangan software yang memanfaatkan agen AI otonom untuk membantu merencanakan, menulis, menguji, dan memodifikasi kode dengan intervensi manusia yang relatif minimal.

Konsep ini berbeda dari penggunaan AI coding tradisional. Pada alat AI konvensional, developer biasanya mengajukan pertanyaan, meminta contoh kode, atau memperoleh saran untuk menyelesaikan bagian tertentu dari program. AI kemudian memberikan jawaban dan developer memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Pada coding agentic, alurnya lebih menyerupai pemberian tugas kepada seorang developer atau kontraktor. Pengguna memberikan tujuan tingkat tinggi, kemudian agen AI memecah tujuan tersebut menjadi sejumlah pekerjaan yang lebih kecil.

Misalnya, developer meminta AI menambahkan fitur login ke sebuah aplikasi. Agen tidak hanya menghasilkan fungsi login. Agen dapat memeriksa struktur proyek, mencari file yang relevan, memahami dependensi yang digunakan, membuat atau mengubah kode, menjalankan pengujian, membaca pesan error, lalu memperbaiki masalah yang ditemukan.

Dengan kata lain, AI tidak hanya menjawab pertanyaan "kode apa yang harus ditulis?", tetapi juga membantu menjalankan proses "apa saja yang perlu dilakukan agar tugas ini selesai?"

Kemampuan tersebut menjadi salah satu pembeda utama coding agentic dibandingkan asisten coding berbasis autocomplete.

Bagaimana Agen Coding Bekerja?

Agen coding pada dasarnya merupakan software yang menggunakan Large Language Model (LLM) sebagai komponen kecerdasan utamanya. Namun, agen tidak hanya menghasilkan teks berdasarkan instruksi pengguna.

Agen juga dapat menggunakan berbagai alat untuk berinteraksi dengan lingkungan pengembangan. Bergantung pada platform yang digunakan, alat tersebut dapat mencakup akses ke sistem file, terminal, perintah Bash, repositori kode, sistem kontrol versi, hingga lingkungan pengujian.

Prosesnya biasanya dimulai ketika developer memberikan tujuan. Agen kemudian menganalisis permintaan tersebut dan memecahnya menjadi beberapa sub-tugas.

Sebagai contoh, permintaan untuk memperbaiki bug pada aplikasi dapat diterjemahkan menjadi beberapa langkah: mencari bagian kode yang berkaitan dengan masalah, memahami penyebab kesalahan, mengubah kode, menjalankan pengujian, memeriksa hasilnya, kemudian melakukan perbaikan tambahan jika pengujian masih gagal.

Proses tersebut dapat berlangsung berulang melalui sebuah feedback loop.

Inilah salah satu karakteristik penting coding agentic. Agen tidak berhenti setelah menghasilkan kode. Ia dapat memeriksa hasil pekerjaannya dan menggunakan informasi baru dari proses tersebut untuk menentukan tindakan berikutnya.

Jika kode yang dibuat menghasilkan error, misalnya, agen dapat membaca pesan kesalahan, menganalisis kemungkinan penyebabnya, mengubah kode, lalu menjalankan kembali pengujian. Kemampuan untuk melakukan siklus tersebut membuat agen coding lebih cocok menangani pekerjaan yang terdiri atas banyak tahapan dibandingkan AI yang hanya menghasilkan satu jawaban teks.

Coding Agentic Bukan Sekadar Menghasilkan Kode

Ada anggapan bahwa AI coding pada dasarnya hanya berfungsi sebagai mesin pembuat kode. Dalam coding agentic, fungsi tersebut berkembang menjadi lebih luas.

Agen dapat membantu memahami codebase yang sudah ada, bukan hanya membuat proyek dari awal. Agen juga dapat mencari hubungan antara berbagai file, memeriksa konfigurasi, mengelola dependensi, menjalankan perintah, serta melakukan perubahan pada beberapa bagian proyek sekaligus.

Hal ini penting karena proyek software modern biasanya tidak terdiri dari satu file sederhana. Sebuah aplikasi dapat memiliki ratusan hingga ribuan file, berbagai library, konfigurasi, database, pengujian, serta sistem deployment.

Pekerjaan seperti memperbarui sebuah library, misalnya, dapat membutuhkan perubahan di banyak tempat. Developer harus mencari penggunaan library tersebut, menyesuaikan kode yang terdampak, menjalankan pengujian, dan memastikan tidak ada fungsi lain yang rusak.

Agen coding dapat membantu mengotomatisasi rangkaian pekerjaan tersebut.

Namun, bukan berarti developer tidak lagi diperlukan. Justru ketika AI semakin mampu menangani detail implementasi, kemampuan manusia dalam menentukan tujuan, arsitektur, batasan, keamanan, dan keputusan teknis menjadi semakin penting.

Coding Agentic dan Vibe Coding, Apa Bedanya?

Istilah vibe coding juga semakin dikenal seiring berkembangnya AI dalam pemrograman. Keduanya sering dianggap sama, padahal memiliki pengertian yang berbeda. Vibe coding lebih menggambarkan pengalaman atau gaya bekerja ketika developer berfokus pada ide, logika, dan hasil aplikasi, sementara sebagian pekerjaan teknis seperti boilerplate atau detail sintaks dibantu AI.

Sementara itu, coding agentic lebih mengacu pada pendekatan dan kemampuan teknologi. Agen AI dapat menerima tujuan, membuat rencana, menjalankan berbagai tindakan, kemudian menggunakan hasil dari tindakan tersebut untuk menentukan langkah berikutnya.

Karena itu, keduanya dapat digunakan bersamaan.

Sederhananya, vibe coding dapat dipandang sebagai pengalaman bekerja, sedangkan coding agentic merupakan salah satu teknologi yang memungkinkan pengalaman tersebut. Dengan adanya agen AI, developer dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk pekerjaan teknis berulang sehingga lebih banyak perhatian dapat diarahkan pada ide dan desain aplikasi.

Apa Manfaat Coding Agentic?

Salah satu manfaat terbesar coding agentic adalah meningkatkan efisiensi pengembangan software.

1. Menghemat waktu pekerjaan berulang
   Agen AI dapat menangani tugas yang sifatnya repetitif. Misalnya, membuat file dengan pola tertentu, memperbarui penggunaan library, melakukan perubahan serupa pada banyak bagian kode, atau menjalankan serangkaian pengujian. Pekerjaan yang sebelumnya menghabiskan waktu developer dapat didelegasikan kepada agen.

2. Menangani pekerjaan multi-langkah
   Coding agentic sangat berguna untuk tugas yang tidak dapat diselesaikan hanya dengan menghasilkan satu fungsi. Agen dapat menggabungkan berbagai tindakan dalam satu alur kerja. Mulai dari membaca kode, membuat perubahan, menjalankan perintah, menganalisis hasil, hingga melakukan revisi. Kemampuan ini membuat AI lebih dekat dengan cara manusia menyelesaikan pekerjaan software secara bertahap.

3. Membantu developer fokus pada pekerjaan bernilai tinggi
   Developer dapat mengurangi perhatian terhadap detail implementasi yang bersifat mekanis dan memusatkan energi pada arsitektur, desain sistem, pengalaman pengguna, performa, serta pemecahan masalah yang lebih kompleks. Dalam skenario tersebut, developer berperan lebih seperti arsitek yang menentukan arah, sedangkan agen AI membantu mengerjakan bagian konstruksinya.

4. Mempercepat pembuatan fitur
   Karena agen dapat mengerjakan beberapa tahap secara otomatis, proses dari ide hingga implementasi berpotensi menjadi lebih singkat. Developer dapat meminta pembuatan sebuah fitur, kemudian agen membantu membuat kode sekaligus melakukan pengujian dan perbaikan.

5. Membantu menemukan dan memperbaiki bug
   Feedback loop memungkinkan agen memanfaatkan hasil pengujian sebagai masukan. Ketika muncul error, agen dapat menganalisis pesan tersebut dan mencoba melakukan perbaikan. Meski hasilnya tetap perlu diperiksa manusia, kemampuan ini dapat membantu mempercepat proses debugging.

6. Membantu menjaga konsistensi kode
   Agen dapat diarahkan untuk mengikuti gaya pemrograman, struktur proyek, dan praktik tertentu. Hal ini dapat membantu menjaga konsistensi ketika perubahan dilakukan pada banyak file. Namun, konsistensi yang dihasilkan AI tetap bergantung pada instruksi, konfigurasi, dan kemampuan agen memahami codebase.

Tools Coding Agentic yang Populer

Perkembangan coding agentic juga melahirkan berbagai alat yang menawarkan pendekatan berbeda. Berikut sejumlah contoh yang dapat digunakan untuk mendukung alur kerja pengembangan software.

1. Kimi Code
   Kimi Code dirancang untuk mendukung pekerjaan coding berbasis agen. Pendekatannya memungkinkan AI memahami codebase, menyusun rencana, menjalankan perintah, dan melakukan penyempurnaan secara bertahap. Pendekatan yang berorientasi pada terminal serta integrasi dengan lingkungan pengembangan membuat Kimi Code dapat digunakan untuk pekerjaan yang lebih kompleks dibandingkan sekadar menghasilkan potongan kode.

2. Claude Code
   Claude Code merupakan agen coding yang memungkinkan developer memberikan instruksi menggunakan bahasa alami. Agen ini dapat bekerja dengan codebase, menganalisis file, melakukan perubahan, menjalankan perintah, dan memeriksa hasil. Karakteristik agentic membuat Claude Code dapat digunakan untuk pekerjaan multi-langkah. Developer tidak harus memandu setiap perubahan secara manual.

3. Cursor
   Cursor merupakan editor coding dengan kemampuan AI yang terintegrasi langsung ke dalam lingkungan pengembangan. Selain membantu menulis dan memahami kode, Cursor menawarkan kemampuan yang mendukung pengerjaan tugas lebih besar. Dengan pemahaman terhadap codebase dan kemampuan perencanaan, Cursor dapat membantu developer mengerjakan perubahan pada proyek secara lebih menyeluruh.

4. GitHub Copilot
   GitHub Copilot berkembang dari alat pemberi saran kode menjadi bagian dari alur kerja pengembangan yang lebih luas. Integrasinya dengan ekosistem GitHub memungkinkan AI membantu pekerjaan yang berkaitan dengan issue, pull request, perencanaan, implementasi, hingga kolaborasi. Bagi tim yang sudah menggunakan GitHub sebagai pusat pengembangan software, integrasi tersebut dapat menjadi salah satu keunggulan utama.

5. OpenAI Codex
   OpenAI Codex dirancang untuk membantu menjalankan berbagai tugas pengembangan software melalui alur kerja berbasis agen. Codex dapat membantu memahami proyek, menulis kode, menyelesaikan masalah, serta mengerjakan beberapa tugas coding. Dukungan terhadap berbagai lingkungan, termasuk CLI, IDE, dan workflow berbasis cloud, membuat pendekatannya dapat disesuaikan dengan kebutuhan developer.

6. Replit Agent
   Replit Agent berfokus pada pembangunan aplikasi berdasarkan instruksi bahasa alami. Pengguna dapat menjelaskan ide aplikasi, kemudian agen membantu mengubah ide tersebut menjadi proyek yang dapat dikembangkan dan diuji. Karena bekerja dalam lingkungan cloud Replit, pendekatan ini juga menarik bagi pengguna yang ingin membuat prototipe dengan cepat tanpa harus mengatur lingkungan pengembangan secara kompleks sejak awal.

Coding Agentic Tetap Membutuhkan Pengawasan Manusia

Di balik berbagai manfaat tersebut, coding agentic juga menghadirkan tantangan. Semakin besar kemampuan agen untuk bertindak secara mandiri, semakin besar pula konsekuensi jika agen melakukan kesalahan. Agen yang memiliki akses terhadap file, terminal, dependensi, atau repositori pada dasarnya memiliki kemampuan untuk mengubah lingkungan kerja. Karena itu, pengguna perlu memberikan batasan yang jelas mengenai tindakan yang boleh dilakukan.

Dalam lingkungan perusahaan, keamanan dan tata kelola menjadi semakin penting. Akses agen sebaiknya diatur berdasarkan kebutuhan. Perubahan penting juga idealnya tetap melalui proses review dan pengujian sebelum digunakan dalam sistem produksi. Developer juga perlu memeriksa kode yang dihasilkan AI. Agen dapat salah memahami kebutuhan, memilih solusi yang kurang tepat, menghasilkan bug, atau mengambil keputusan teknis yang tidak sesuai dengan arsitektur proyek.

Karena itu, otonomi AI tidak berarti pengawasan manusia dapat dihilangkan sepenuhnya.

Masa Depan Pengembangan Software dengan Agen AI

Coding agentic menunjukkan perubahan penting dalam hubungan antara manusia dan AI dalam pengembangan software. Jika generasi awal AI coding berfungsi terutama sebagai alat untuk membantu mengetik kode, agen coding bergerak menuju peran yang lebih aktif dalam menjalankan pekerjaan.

Perubahan tersebut berpotensi menggeser fokus developer. Kemampuan menulis sintaks tetap penting, tetapi kemampuan menentukan masalah, menyusun arsitektur, memvalidasi solusi, memahami risiko, dan mengarahkan agen menjadi semakin bernilai.

Pada akhirnya, coding agentic bukan berarti AI menggantikan developer. Pendekatan ini lebih tepat dipahami sebagai bentuk delegasi pekerjaan software kepada agen AI.

Developer tetap menentukan tujuan dan standar keberhasilan, sedangkan agen membantu menjalankan langkah-langkah teknis yang diperlukan. Jika digunakan dengan instruksi yang jelas, pengujian yang memadai, serta pengawasan manusia, coding agentic dapat menjadi alat untuk mempercepat pengembangan sekaligus mengurangi beban pekerjaan berulang.

Dengan demikian, perubahan terbesar yang dibawa coding agentic bukan hanya kemampuan AI menulis kode, melainkan kemampuannya mengambil sebuah tujuan, mengubahnya menjadi serangkaian tindakan, memeriksa hasilnya, dan terus memperbaiki pekerjaan hingga mendekati hasil yang diinginkan. Inilah yang membuat coding agentic menjadi salah satu perkembangan penting dalam cara software dibuat di era AI.