Agentic AI vs Agentic Coding: 2 Konsep yang Sering Tertukar

Di tengah naiknya tren AI agent dan sistem otonom, dua istilah sering muncul secara bergantian: Agentic AI dan Agentic Coding. Sekilas tampak mirip, bahkan sering dipakai seolah punya makna yang sama. Padahal keduanya mewakili dua hal yang berbeda, yang satu adalah tujuan akhir, sedangkan yang satunya lagi adalah cara untuk mencapainya.

Memahami perbedaan ini penting, terutama bagi tim yang sedang merancang sistem AI berbasis agen. Tanpa membedakan keduanya, proses desain dan implementasi bisa kehilangan arah: membangun sistem yang tampak canggih di permukaan, tapi tidak punya pondasi teknis yang solid.

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk memahami tujuan, merencanakan langkah, dan mengambil keputusan secara mandiri. Sistem ini tidak hanya merespons instruksi, tetapi juga bisa menentukan cara terbaik untuk mencapai sebuah hasil.

Ciri utama Agentic AI:

• Dapat memahami dan memecah tujuan menjadi sub-task.

• Mampu merancang rencana kerja dan mengeksekusinya secara otonom.

• Dapat berinteraksi dengan berbagai tools atau environment eksternal.

• Bisa menilai hasil dan menyesuaikan strategi bila dibutuhkan.

Fokus utamanya adalah perilaku AI, bagaimana agent berpikir, mengambil keputusan, dan beradaptasi dengan konteks yang berubah.
Dengan kata lain, Agentic AI menggambarkan apa yang dilakukan sistem AI dan bagaimana ia bertindak layaknya entitas cerdas.

Apa Itu Agentic Coding?

Berbeda dari konsep sebelumnya, Agentic Coding adalah pendekatan teknis untuk membangun sistem AI yang bersifat agentic.
Jika Agentic AI berbicara tentang “what”, maka Agentic Coding membahas “how”.

Agentic Coding berfokus pada cara mengimplementasikan perilaku otonom AI melalui infrastruktur, alur kerja, dan kode program. Tujuannya: memastikan AI agent dapat berjalan konsisten, terukur, dan dapat diobservasi.

Fungsi utama Agentic Coding mencakup:

• Merancang alur kerja (workflow) AI agent.

• Mengatur memori dan konteks, baik jangka pendek maupun panjang.

• Integrasi dengan tools, API, dan sistem eksternal.

• Manajemen state, logika, serta error handling.

Fokusnya bukan pada kecerdasan atau otonomi itu sendiri, tetapi pada bagaimana otonomi itu diwujudkan secara teknis.

Agentic AI vs Agentic Coding: Perbandingan Inti

Untuk memahami konteksnya dengan lebih jelas, berikut ringkasan perbandingan antara keduanya:

Agentic AI bisa diibaratkan sebagai visi, bagaimana AI dapat berpikir dan bertindak layaknya manusia.
Sedangkan Agentic Coding adalah arsitektur dan teknik yang mewujudkan visi tersebut ke dalam bentuk nyata.

Contoh Skenario: Dari Konsep ke Implementasi

Bayangkan sebuah tim ingin membuat AI agent untuk merangkum laporan mingguan perusahaan.

• Di level Agentic AI, sistem memahami bahwa tujuannya adalah “membuat ringkasan laporan mingguan”. Agent dapat mengambil data dari beberapa sumber, mengidentifikasi pola penting, lalu menulis ringkasan berdasarkan konteks dan preferensi sebelumnya.

• Di level Agentic Coding, developer bertugas membangun fondasi yang memungkinkan hal itu terjadi. Misalnya, menggunakan LangGraph untuk mengatur alur kerja: ambil data → analisis → tulis ringkasan → ekspor hasil.
  Di sini, elemen seperti memory management, error handling, dan orchestration menjadi tanggung jawab sistem coding, bukan AI agent itu sendiri.

Keduanya saling melengkapi: tanpa Agentic AI, sistem tidak punya arah; tanpa Agentic Coding, sistem tidak akan bisa berfungsi dengan stabil.

Kapan Istilah Ini Digunakan?

Pemilihan istilah tergantung pada konteks pembahasan:

• Gunakan “Agentic AI” ketika berbicara tentang konsep, perilaku, atau desain logika otonom AI agent.

• Gunakan “Agentic Coding” ketika fokus pada framework, tools, atau pendekatan teknis membangun sistem AI agent.

Dengan membedakan dua istilah ini, komunikasi antar developer, peneliti, dan product owner akan jauh lebih efisien — semua pihak tahu apakah sedang membahas visi AI-nya, atau cara membangunnya.

Agentic AI dan Agentic Coding adalah dua sisi dari mata uang yang sama.
Yang satu menjelaskan bagaimana AI dapat berpikir dan bertindak secara mandiri; yang lain menjelaskan bagaimana sistem itu dibangun agar mampu melakukannya secara stabil dan scalable.

Ketika keduanya berjalan seimbang, hasilnya bukan sekadar AI yang pintar, tapi juga AI agent yang benar-benar siap produksi, otonom, terukur, dan dapat diandalkan.