Apa itu coding agentic?

Coding agentic adalah pendekatan pengembangan software yang menggunakan agen AI otonom untuk merencanakan, menulis, menguji, dan memodifikasi kode dengan intervensi manusia yang minimal. Tidak seperti asisten coding AI tradisional yang menunggu pengguna mengetik kode atau mengajukan pertanyaan, alat coding agentic mengambil instruksi tingkat tinggi dan mengeksekusinya. Agen ini berfungsi lebih seperti kontraktor terampil daripada konsultan pasif. Agen tersebut memahami tujuan, memecahnya menjadi beberapa langkah, dan menjalankan tindakan yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas.

Meskipun alat AI standar mungkin menyarankan cuplikan atau fungsi tunggal yang lengkap, solusi kode agentic dapat mengelola alur kerja yang kompleks. Solusi tersebut dapat menavigasi sistem file, mengelola dependensi, dan menjalankan perintah terminal. Jika agen menulis kode yang menyebabkan error, agen dapat membaca pesan error, menganalisis masalah, dan menerapkan perbaikan secara otomatis. Peralihan dari "berbincang dengan AI" menjadi "menugaskan pekerjaan kepada AI" membantu developer berfokus pada arsitektur dan logika, sementara agen menangani detail implementasi.

Coding AI dengan Gemini CLI - Video alat coding agentic terminal Google

38:28

Coding AI dengan Gemini CLI - Alat coding agentic terminal Google

Apa itu agen coding?

Agen coding adalah program software canggih yang didukung oleh model bahasa besar (LLM) yang menjalankan tugas pengembangan software secara mandiri. Agen ini tidak hanya menghasilkan teks, tetapi juga menggunakan proses yang sering disebut loop "reason and act" (berpikir dan bertindak). Saat diberi tujuan, agen akan memecah permintaan menjadi sub-tugas yang lebih kecil dan mudah dikelola. Kemudian, Gemini menggunakan alat tertentu untuk menyelesaikan tugas-tugas tersebut, seperti mengakses sistem file, menjalankan perintah bash, atau berinteraksi dengan sistem kontrol versi.

Fitur utama agen coding adalah feedback loop yang berulang. Agen ini tidak hanya menghasilkan kode dan berhenti. Sebagai gantinya, ia melakukan operasi otomatis untuk memverifikasi pekerjaannya. Misalnya, agen dapat menulis kasus pengujian, menjalankan kode, mengamati kegagalan, lalu menulis ulang kode agar lulus pengujian. Kemampuan untuk mengoreksi diri sendiri ini memungkinkan agen coding membantu menangani instruksi kompleks yang dapat menyulitkan model AI berbasis teks standar.

Coding agentic versus "vibe coding"

"Vibe coding" adalah istilah yang menggambarkan pengalaman coding yang ditandai dengan kondisi alur yang sangat lancar, intuitif, dan bebas gangguan. Hal ini mengacu pada metode coding yang berfokus sepenuhnya pada logika dan kreativitas—"nuansa" aplikasi—tanpa terbebani oleh kesalahan sintaksis atau kode boilerplate.

Sebaliknya, coding agentic adalah metodologi teknologi yang sering kali memungkinkan kondisi tersebut. Ini adalah proses terstruktur dan otonom yang dijalankan oleh AI. Meskipun vibe coding adalah tujuan atau perasaaan, coding agentic adalah mesinnya. "Vibe coding agentic" berarti menggunakan agen otonom ini untuk membantu menangani pekerjaan berat, sehingga Anda dapat tetap berada dalam kondisi alur kreatif tanpa gangguan.

Praktik terbaik untuk alur kerja coding agentic yang aman

Penerapan coding agentic di lingkungan perusahaan sering kali memerlukan langkah-langkah keamanan dan tata kelola yang lebih ketat. Karena agen secara teknis memiliki otonomi untuk mengedit file dan menjalankan perintah, organisasi harus memperlakukan mereka dengan pengawasan yang sama seperti yang diterapkan kepada karyawan, kontraktor yang dipekerjakan, atau skrip otomatis mereka sendiri.

Tata kelola dan kontrol cakupan

Menentukan cakupan dan batasan: Administrator harus membatasi akses agen dan menghentikan agen yang menjalankan perintah berbahaya, seperti menghapus database atau mendorong perubahan langsung ke lingkungan produksi aktif.
Menerapkan tata kelola dependensi yang ketat: Tim keamanan harus memastikan agen hanya dapat menginstal software dari sumber tepercaya dan disetujui untuk mencegah masuknya dependensi berbahaya atau serangan "typosquatting".
Memerlukan bukti kepatuhan: Organisasi harus menyiapkan agen untuk mencatat tindakan dan proses pengambilan keputusan mereka, sehingga membuat jejak audit yang membuktikan bahwa perubahan kode memenuhi standar kepatuhan.

Pengawasan dan integrasi

Menambahkan pemeriksaan manual ke alur kerja: Sebelum kode yang dibuat oleh agen AI masuk ke project utama, seseorang di tim harus meninjaunya menggunakan proses permintaan tarik standar.
Menggunakan alat visibilitas perusahaan: Perusahaan dapat menggunakan dasbor terpusat untuk melacak aktivitas agen, kuota penggunaan, dan metrik performa di berbagai tim pengembangan.
Memantau kelas kerentanan baru: Tim keamanan harus mewaspadai serangan injeksi perintah atau jalur kode "halusinasi" yang dapat menimbulkan kesalahan logika yang unik untuk software yang dihasilkan AI.

Pengujian dan jaminan

Menjalankan latihan red team terkontrol: Para profesional keamanan dapat menyimulasikan serangan pada alur kerja agentic untuk melihat apakah agen dapat ditipu agar menulis kode yang tidak aman atau mengungkapkan data sensitif.
Melakukan pengujian keamanan berlapis: Developer harus menggunakan alat pengujian keamanan aplikasi statis (SAST) dan pengujian keamanan aplikasi dinamis (DAST) untuk memindai kode yang dihasilkan agen secara otomatis.
Terus menyempurnakan kontrol: Tim harus memperbarui kebijakan keamanan dan petunjuk (perintah sistem) yang diberikan kepada agen AI secara rutin, berdasarkan temuan dari pemeriksaan dan pengujian.

Manfaat menggunakan coding agentic

Meningkatkan efisiensi dan skalabilitas

Agen dapat dengan cepat menangani tugas coding yang berulang, sehingga tim dapat membangun sistem yang lebih besar tanpa menambah jumlah karyawan.

Mengotomatiskan alur kerja yang kompleks secara mandiri

Agen dapat mengelola proses multi-langkah, seperti mengupgrade library di beberapa file, tanpa memerlukan input atau panduan manual secara terus-menerus.

Memberikan keleluasaan bagi developer untuk berfokus pada tugas bernilai tinggi

Dengan mendelegasikan detail implementasi, engineer dapat memfokuskan energi mental mereka untuk pemecahan masalah yang kompleks dan arsitektur strategis.

Peningkatan kualitas kode dan tinjauan keamanan

Agen dapat secara konsisten menerapkan panduan gaya dan praktik terbaik keamanan yang mungkin terlewatkan oleh manusia.

Penyampaian fitur yang lebih cepat dan perbaikan bug otomatis

Agen dapat mengidentifikasi akar penyebab bug dan mengusulkan perbaikan dalam hitungan menit, sehingga membantu mempersingkat siklus proses pengembangan.

Mengurangi workload developer dan berfokus pada desain tingkat tinggi

Developer dapat bertindak lebih seperti arsitek, yang menentukan struktur, sementara agen dapat meletakkan fondasinya, sehingga mengurangi kejenuhan.

Coding agentic dengan Google Cloud

Google Cloud menawarkan alat yang mendukung alur kerja coding agentic, yang dirancang untuk menghadirkan otonomi ke lingkungan pengembangan Anda. Inti dari penawaran ini adalah Gemini CLI, Google Antigravity, dan Gemini Enterprise, yang dapat mengubah cara developer berinteraksi dengan codebase mereka.

Cara Gemini CLI mengimplementasikan coding agentic

Gemini CLI mengubah dinamika dari meminta bantuan menjadi menugaskan pekerjaan. Berikut cara kerjanya dalam mengelola tugas-tugas agen:

Penggunaan alat: Agen dapat menjalankan perintah seperti ls, grep, dan cat secara mandiri. Agen juga dapat menulis langsung ke file. Alih-alih menyarankan Anda menjalankan pengujian, agen menjalankan npm test sendiri dan membaca log.
Memori dan konteks: Mendukung file GEMINI.md di root project Anda. File ini berfungsi sebagai memori jangka panjang atau perintah sistem tempat Anda menentukan standar coding, aturan arsitektur, atau petunjuk "jangan lakukan ini" tertentu yang diikuti oleh agen untuk setiap tugas.
Koreksi mandiri: Jika agen menulis kode yang gagal dibangun, agen akan melihat pesan error di terminal. Kemudian, agen akan mencari tahu penyebab kegagalan dan mencoba solusi lain secara otomatis.
Ekstensibilitas (MCP): Mendukung Model Context Protocol (MCP). Hal ini memungkinkan Anda menghubungkan agen ke sumber data eksternal seperti PostgreSQL, GitHub, atau Slack, sehingga agen dapat mengambil konteks dari luar sistem file lokal Anda.

Kasus penggunaan Gemini CLI

Gemini CLI beradaptasi dengan tahap siklus proses pengembangan Anda, yang menawarkan keunggulan berbeda baik saat Anda membangun dari awal atau mempertahankan codebase yang sudah ada.

Pengembangan Greenfield (Aplikasi baru)

Saat memulai project baru, Gemini CLI dapat bertindak sebagai pengganda kekuatan untuk pembuatan prototipe cepat dan penyiapan arsitektur.

Scaffolding dan melakukan inisialisasi: Anda dapat menginstruksikan agen untuk menyiapkan struktur project lengkap, termasuk file konfigurasi, hierarki direktori, dan dependensi awal. Misalnya, satu perintah dapat menghasilkan aplikasi Python Flask dengan database yang terhubung dan perutean dasar.
Pengurangan boilerplate: Developer dapat menugaskan agen untuk membuat struktur kode yang berulang, seperti model data, endpoint API, atau logika validasi formulir, sehingga memungkinkan pemimpin manusia berfokus pada logika bisnis yang unik.
Pembuatan prototipe cepat: Tim dapat dengan cepat memvalidasi ide dengan mendeskripsikan fitur dalam natural language. Agen dapat membuat prototipe fungsional, menjalankannya, dan melakukan iterasi berdasarkan masukan, sehingga mempersingkat waktu antara konsep dan demo secara signifikan.

Modernisasi Brownfield (Aplikasi yang ada)

Untuk aplikasi lama atau yang sudah mapan, Gemini CLI membantu menyederhanakan pemeliharaan, refaktorisasi, dan transfer pengetahuan.

Refaktorisasi dan pengoptimalan: Anda dapat menugaskan agen untuk memodernisasi modul tertentu, seperti mengonversi file JavaScript lama ke TypeScript atau memperbarui panggilan API yang tidak digunakan lagi. Agen dapat membaca kode yang ada, menerapkan perubahan yang diminta, dan memverifikasi bahwa logika tetap konsisten.
Pembuatan dan cakupan pengujian: Untuk meningkatkan stabilitas, developer dapat meminta agen untuk menganalisis file dan menulis pengujian unit yang komprehensif. Dengan mereferensikan file GEMINI.md dengan konvensi pengujian Anda, agen memastikan pengujian baru selaras dengan standar tim Anda.
Dokumentasi dan orientasi: Codebase besar dapat menyulitkan engineer baru untuk menavigasinya. Agen ini dapat memindai direktori untuk membuat dokumentasi terbaru, menjelaskan fungsi yang kompleks, atau membuat diagram arsitektur, sehingga memudahkan tim untuk memahami dan memelihara software.

Pengembangan Greenfield (Aplikasi baru)

Saat memulai project baru, Gemini CLI dapat bertindak sebagai pengganda kekuatan untuk pembuatan prototipe cepat dan penyiapan arsitektur.

Scaffolding dan melakukan inisialisasi: Anda dapat menginstruksikan agen untuk menyiapkan struktur project lengkap, termasuk file konfigurasi, hierarki direktori, dan dependensi awal. Misalnya, satu perintah dapat menghasilkan aplikasi Python Flask dengan database yang terhubung dan perutean dasar.
Pengurangan boilerplate: Developer dapat menugaskan agen untuk membuat struktur kode yang berulang, seperti model data, endpoint API, atau logika validasi formulir, sehingga memungkinkan pemimpin manusia berfokus pada logika bisnis yang unik.
Pembuatan prototipe cepat: Tim dapat dengan cepat memvalidasi ide dengan mendeskripsikan fitur dalam natural language. Agen dapat membuat prototipe fungsional, menjalankannya, dan melakukan iterasi berdasarkan masukan, sehingga mempersingkat waktu antara konsep dan demo secara signifikan.

Modernisasi Brownfield (Aplikasi yang ada)

Untuk aplikasi lama atau yang sudah mapan, Gemini CLI membantu menyederhanakan pemeliharaan, refaktorisasi, dan transfer pengetahuan.

Refaktorisasi dan pengoptimalan: Anda dapat menugaskan agen untuk memodernisasi modul tertentu, seperti mengonversi file JavaScript lama ke TypeScript atau memperbarui panggilan API yang tidak digunakan lagi. Agen dapat membaca kode yang ada, menerapkan perubahan yang diminta, dan memverifikasi bahwa logika tetap konsisten.
Pembuatan dan cakupan pengujian: Untuk meningkatkan stabilitas, developer dapat meminta agen untuk menganalisis file dan menulis pengujian unit yang komprehensif. Dengan mereferensikan file GEMINI.md dengan konvensi pengujian Anda, agen memastikan pengujian baru selaras dengan standar tim Anda.
Dokumentasi dan orientasi: Codebase besar dapat menyulitkan engineer baru untuk menavigasinya. Agen ini dapat memindai direktori untuk membuat dokumentasi terbaru, menjelaskan fungsi yang kompleks, atau membuat diagram arsitektur, sehingga memudahkan tim untuk memahami dan memelihara software.

Google Antigravity: Platform yang mengutamakan agen

Google Antigravity merepresentasikan peralihan dari IDE dengan asisten ke platform pengembangan agentic khusus. Didukung oleh Gemini 3, platform ini memperlakukan agen AI sebagai pekerja utama, bukan sekadar asisten.

Tampilan pengelola (kontrol misi): Developer dapat menggunakan dasbor terpusat untuk membuat, mengorkestrasi, dan mengamati beberapa agen yang bekerja secara paralel di berbagai ruang kerja. Anda dapat menugaskan satu agen untuk meneliti dokumentasi, sementara agen lainnya melakukan refaktorisasi codebase.
Artefak yang dapat diverifikasi: Alih-alih log yang tidak jelas, agen Antigravity menghasilkan "Artefak" terstruktur, yakni catatan yang dapat diverifikasi terkait rencana, perubahan kode, dan hasil pengujian mereka. Hal ini dapat memberikan transparansi, sehingga developer dapat mengaudit penalaran dan "bukti kerja" agen dengan cepat.
Otonomi browser dan terminal: Agen Antigravity dapat memiliki kemampuan untuk mengontrol browser guna melakukan verifikasi visual dan menjalankan perintah terminal yang kompleks, sehingga memungkinkan penyelesaian tugas menyeluruh yang mencakup deployment dan pengujian.

Gemini Enterprise: Penskalaan dengan keamanan

Untuk organisasi yang men-deploy agen dalam skala besar, Gemini Enterprise membantu menyediakan lapisan tata kelola dan integrasi yang diperlukan.

Batasan terpusat: Administrator dapat menentukan kebijakan sebagai kode yang harus dipatuhi oleh agen, sehingga memastikan tidak ada alur kerja agen yang melanggar kepatuhan perusahaan atau standar keamanan.
Grounding informasi pribadi: Agen dapat di-grounding ke dokumentasi dan codebase pribadi organisasi Anda, sehingga mereka dapat menulis kode yang mematuhi library internal dan pola arsitektur tanpa membocorkan data.
Perlindungan terhadap kerugian dan kepatuhan: Gemini Enterprise dapat menawarkan ganti rugi kekayaan intelektual dan memenuhi sertifikasi kepatuhan yang ketat, sehingga aman bagi perusahaan besar untuk mengadopsi coding agentic di lingkungan produksi.

Menggunakan chatbot AI versus agen coding agentic

Untuk memahami keunggulan coding agentic, bandingkan pengalaman chat AI standar dengan alur kerja agen Gemini CLI.

Pengalaman chat AI standar:

Anda: "Bagaimana cara menambahkan pembatas kapasitas ke aplikasi Express saya?"
AI: "Berikut cuplikan kode yang menggunakan express-rate-limit..."
Anda: Menyalin kode, membuka editor, menempel kode, menjalankan server.
Anda: Melihat error. Salin pesan error.
Anda: Tempelkan kembali error tersebut ke AI...

Gemini CLI Agentic:

Anda (di terminal): Gemini "Tambahkan pembatas kapasitas ke server menggunakan express-rate-limit dan pastikan pembatas tersebut lulus pengujian."

Gemini CLI:

Membaca package.json untuk memeriksa dependensi.
Menjalankan npm install express-rate-limit.
Mengedit server.js untuk mengimpor dan mengonfigurasi middleware.
Menjalankan npm test.
(Jika pengujian gagal) Membaca log error, mengedit kode lagi, dan menjalankan pengujian lagi.

Output Akhir: "Tugas selesai. Saya menginstal paket dan mengupdate server.js. Pengujian berhasil."

Cara mendapatkan Gemini CLI

Gemini CLI adalah alat open source yang terpisah dari Google Cloud SDK standar.

Penginstalan: Anda perlu menginstal Node.js (versi 18 atau yang lebih baru).

Memuat...

Autentikasi: Jalankan perintah sekali untuk login dengan Akun Google Anda. Kunci API tidak diperlukan untuk paket gratis.