Agen pengkodean AI dari perusahaan seperti OpenAI, Anthropic, dan Google memungkinkan pekerjaan yang lebih panjang pada proyek perangkat lunak, termasuk menulis aplikasi dan memperbaiki bug di bawah pengawasan manusia. Alat-alat ini bergantung pada model bahasa besar tetapi menghadapi tantangan seperti pemrosesan konteks terbatas dan biaya komputasi tinggi. Memahami mekanismenya membantu pengembang memutuskan kapan menerapkannya secara efektif.
Agen pengkodean AI mewakili kemajuan signifikan dalam pengembangan perangkat lunak, didukung oleh model bahasa besar (LLM) yang dilatih pada dataset teks dan kode yang sangat besar. Model ini bertindak sebagai sistem pencocokan pola, menghasilkan output berdasarkan prompt dengan interpolasi dari data pelatihan. Penyempurnaan seperti fine-tuning dan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia meningkatkan kemampuan mereka untuk mengikuti instruksi dan menggunakan alat.
Secara struktural, agen ini memiliki LLM pengawas yang menafsirkan tugas pengguna dan mendelegasikannya ke sub-agen paralel, mengikuti siklus pengumpulan konteks, mengambil tindakan, memverifikasi hasil, dan mengulang. Dalam pengaturan lokal melalui antarmuka baris perintah, pengguna memberikan izin untuk operasi file, eksekusi perintah, atau pengambilan web, sementara versi berbasis web seperti Codex dan Claude Code beroperasi di lingkungan cloud yang disandangi untuk memastikan isolasi.
Kendala kunci adalah jendela konteks terbatas LLM, yang memproses riwayat percakapan dan kode tetapi menderita 'busuk konteks' saat jumlah token bertambah, menyebabkan penurunan ingatan dan peningkatan kuadratik dalam biaya komputasi. Untuk menguranginya, agen menggunakan teknik seperti mengalihdayakan tugas ke alat eksternal—seperti menulis skrip untuk ekstraksi data—dan kompresi konteks, yang merangkum riwayat untuk mempertahankan esensi seperti keputusan arsitektur sambil membuang redundansi. Sistem multi-agen, menggunakan pola orkestrator-pekerja, memungkinkan eksplorasi paralel tetapi mengonsumsi lebih banyak token: sekitar empat kali lebih banyak daripada obrolan standar dan 15 kali untuk pengaturan kompleks.
Praktik terbaik menekankan perencanaan manusia, kontrol versi, dan pengembangan inkremental untuk menghindari jebakan seperti 'pengkodean vibe', di mana kode AI yang tidak dipahami berisiko masalah keamanan atau utang teknis. Peneliti independen Simon Willison menekankan bahwa pengembang harus memverifikasi fungsionalitas: "Yang berharga adalah berkontribusi kode yang terbukti berfungsi." Studi METR Juli 2025 menemukan pengembang berpengalaman membutuhkan 19% lebih lama untuk tugas dengan alat AI seperti Claude 3.5, meskipun ada catatan seperti keterfamilian mendalam pengembang dengan basis kode dan model usang.
Pada akhirnya, agen ini cocok untuk demo proof-of-concept dan alat internal, memerlukan pengawasan yang waspada karena mereka tidak memiliki agen sejati.
