Agentic Coding adalah pendekatan penggunaan AI dalam pengembangan perangkat lunak di mana AI Agent tidak sekadar memberi saran potongan kode (seperti autocomplete tradisional), melainkan mampu menulis, menjalankan, menguji, men-debug, dan memperbaiki kode secara mandiri dan iteratif untuk menyelesaikan tugas pemrograman dari awal hingga akhir.
Perbedaan mendasar agentic coding dengan asisten coding generasi sebelumnya terletak pada tingkat otonomi dan siklus umpan balik. Alat coding tradisional berbasis AI, seperti fitur autocomplete di editor kode, hanya menyarankan baris kode berikutnya berdasarkan konteks yang sedang ditulis pengembang. Agentic coding tool, sebaliknya, dapat menerima instruksi tugas tingkat tinggi—misalnya "perbaiki bug pada fitur login"—lalu secara mandiri menjelajahi basis kode, mengidentifikasi file yang relevan, menulis perubahan, menjalankan pengujian, dan mengulang proses hingga masalah benar-benar terselesaikan.
Alat-alat agentic coding modern biasanya dilengkapi dengan akses ke terminal, sistem berkas, dan alat version control seperti Git, memungkinkan mereka menjalankan seluruh siklus pengembangan: menulis kode, mengeksekusinya, membaca pesan error, dan memperbaiki kesalahan secara berulang tanpa harus menunggu instruksi manual di setiap langkah.
Kemampuan ini secara signifikan mengubah cara kerja developer software. Alih-alih menulis setiap baris kode secara manual, developer mulai berperan lebih sebagai "pengarah" yang mendefinisikan tugas, meninjau hasil kerja agen, dan memberi umpan balik korektif—mirip peran seorang tech lead yang mengawasi kerja tim junior developer, namun dengan kecepatan eksekusi yang jauh lebih tinggi.
Meski meningkatkan produktivitas secara signifikan, agentic coding juga memunculkan kekhawatiran soal kualitas kode jangka panjang, risiko keamanan jika agen memiliki akses berlebihan ke sistem produksi, serta perlunya tinjauan manusia (human-in-the-loop) yang tetap konsisten sebelum kode hasil agen benar-benar digabungkan ke basis kode utama.