Apa Itu Agentic Coding? Dari Konsep hingga Implementasi di Dunia Nyata

Agentic coding adalah pendekatan pengembangan software di mana sistem AI tidak hanya membantu menulis kode, tetapi bertindak sebagai agen otonom yang mampu memahami tujuan, merencanakan langkah, menulis dan menjalankan kode, mengevaluasi hasil, lalu memperbaiki dirinya sendiri secara iteratif.

Berbeda dengan AI coding assistant tradisional yang bersifat reaktif, agentic coding memungkinkan AI untuk “mengambil alih” sebagian alur kerja engineering—dengan manusia tetap berada di posisi pengawas dan pengambil keputusan.

Artikel ini membahas:

• apa itu agentic coding,
• bagaimana cara kerjanya,
• perbedaannya dengan AI-assisted coding,
• serta bagaimana agentic coding diimplementasikan secara nyata di lingkungan produksi.

Agentic Coding sebagai Implementasi Agentic AI

Untuk memperjelas posisi konsepnya:

Agentic coding adalah implementasi Agentic AI di domain software development.

Jika Agentic AI adalah paradigma di mana AI bertindak sebagai agen berorientasi tujuan (goal-oriented agent), maka agentic coding adalah penerapan paradigma tersebut pada aktivitas seperti:

• menulis fitur,
• memperbaiki bug,
• melakukan refactoring,
• menjalankan dan memperbaiki test,
• hingga deployment terbatas.

Dengan kata lain, agentic coding bukan teknologi yang berdiri sendiri, melainkan turunan langsung dari arsitektur agentic.

Agentic Coding vs AI-Assisted Coding (Copilot, Chat Completion, dll.)

Perbedaan ini penting karena banyak kebingungan di pasar.

AI-Assisted Coding

• AI menunggu instruksi eksplisit
• Output bersifat satu arah (prompt → kode)
• Developer tetap mengontrol seluruh alur
• Contoh: code completion, snippet generation

Agentic Coding

• AI menerima tujuan, bukan hanya prompt
• AI memecah tujuan menjadi subtugas
• AI menjalankan siklus:
  plan → code → run → evaluate → fix
• AI bisa menggunakan tools (IDE, test runner, repo, issue tracker)
• Developer berperan sebagai supervisor

Singkatnya:

AI-assisted coding membantu menulis kode.
Agentic coding membantu menyelesaikan pekerjaan engineering.

Bagaimana Cara Kerja Agentic Coding?

Secara umum, agentic coding mengikuti pola berikut:

1. Definisi Tujuan (Goal Definition)

Manusia mendefinisikan what to achieve, bukan how to code.

Contoh:

• “Tambahkan fitur retry pada payment service”
• “Perbaiki error rate di modul forecasting”

Tujuan ini menjadi input utama bagi agen.

2. Perencanaan oleh Agen (Task Decomposition)

Agen AI:

• membaca konteks kode
• memetakan dependensi
• memecah tujuan menjadi langkah-langkah teknis

Misalnya:

• identifikasi file yang relevan
• cek test yang ada
• rencanakan perubahan minimal

Tahap ini krusial karena di sinilah reasoning terjadi.

3. Eksekusi: Menulis & Menjalankan Kode

Agen:

• menulis kode
• menjalankan unit test / script
• membaca error log
• melakukan perbaikan bila gagal

Ini bukan satu kali eksekusi, tetapi loop otonom.

4. Evaluasi & Iterasi

Jika hasil belum sesuai:

• agen menganalisis kegagalan
• memperbarui rencana
• mencoba ulang

Loop ini berlanjut hingga:

• tujuan tercapai, atau
• batasan (budget, waktu, policy) tercapai

5. Human-in-the-Loop

Dalam praktik produksi:

• approval manusia tetap dibutuhkan
• terutama untuk merge, deploy, atau perubahan sensitif

Agentic coding tidak menghilangkan developer, tetapi mengubah perannya.

Contoh Sederhana Alur Agentic Coding

Bayangkan kasus berikut:

“Service X sering timeout saat load tinggi. Kurangi error rate.”

Dengan agentic coding, agen dapat:

1. Membaca monitoring/log
2. Mengidentifikasi bottleneck
3. Mengusulkan perubahan (caching, retry, async)
4. Mengimplementasikan solusi
5. Menjalankan test
6. Membandingkan hasil sebelum & sesudah

Developer kemudian:

• meninjau perubahan
• menyetujui atau menolak

Implementasi Agentic Coding: Dari Konsep ke Produksi

Untuk membawa agentic coding ke lingkungan nyata, ada beberapa komponen utama.

1. Desain Agen

Menentukan:

• peran agen (coding, testing, reviewer)
• batasan kewenangan
• kapan agen harus berhenti dan eskalasi

2. Konteks & Memori

Agen perlu:

• akses ke codebase
• histori perubahan
• dokumentasi
• hasil eksekusi sebelumnya

Tanpa konteks, agen akan berperilaku seperti autocomplete canggih—bukan agen.

3. Tooling & Infrastruktur

Agentic coding membutuhkan integrasi dengan:

• repository
• IDE / execution environment
• test framework
• observability & logging

(Topik ini dibahas lebih dalam di artikel Tooling & Infrastruktur Agentic Coding.)

4. Observability & Kontrol

Di produksi, Anda perlu tahu:

• apa yang dilakukan agen
• mengapa ia mengambil keputusan tertentu
• kapan ia gagal

Tanpa observability, agentic coding berisiko menjadi black box.

Kapan Agentic Coding Masuk Akal (dan Kapan Tidak)?

Cocok untuk:

• task berulang & terstruktur
• codebase yang matang
• tim dengan praktik testing yang baik
• eksperimen internal

Tidak cocok untuk:

• sistem mission-critical tanpa guardrail
• requirement yang ambigu
• organisasi tanpa governance AI

Agentic coding bukan silver bullet; ia memperbesar kualitas proses yang sudah ada, baik atau buruk.

Risiko, Governance, dan Kontrol

Karena agentic coding bersifat otonom, risikonya meliputi:

• perubahan tak terduga
• penggunaan resource berlebihan
• bias dalam pengambilan keputusan teknis

Oleh karena itu, praktik-praktik berikut menjadi sangat penting:

• policy enforcement
• approval workflow
• audit trail

Di sinilah agentic coding bersinggungan langsung dengan AI governance dan standar seperti ISO 42001.

Hubungan Agentic Coding dengan Agentic AI

Sebagai penutup, penting untuk kembali ke gambaran besar.

Agentic coding:

• adalah contoh konkret dari Agentic AI
• menunjukkan bagaimana paradigma agentic bekerja di dunia nyata
• sering menjadi pintu masuk organisasi untuk memahami Agentic AI secara lebih luas

Jika Anda ingin memahami fondasi konseptualnya, lihat artikel:
“Apa Itu Agentic AI? Dari Pipeline ke Model-Native”.

Kesimpulan

Agentic coding menandai pergeseran dari:

AI yang membantu developer
menjadi
AI yang bekerja bersama developer sebagai agen.

Bagi organisasi yang siap (secara teknis dan governance), agentic coding membuka peluang efisiensi dan skala yang sebelumnya sulit dicapai.