Agentic coding je proces, kdy AI agent samostatně plánuje, píše, testuje a opravuje kód. Na rozdíl od běžného AI asistenta (který doplní řádek) agent dostane úkol a sám rozhodne, jak ho splnit. Přečte soubory, napíše kód, spustí testy, přečte chybovou hlášku, opraví problém a pokračuje - bez zásahu člověka mezi kroky.
Jak to funguje
Jádrem je smyčka "pochop - naplánuj - udělej - ověř":
- Agent přečte soubory projektu a pochopí strukturu.
- Rozloží úkol na kroky (upravit model, pak controller, pak šablonu, pak testy).
- Provede změny a spustí příkazy.
- Zkontroluje výsledek - prošly testy? Jsou chyby?
- Pokud něco selhalo, opraví to a cyklus se opakuje.
Průměrná session zahrnuje 47 operací (čtení souboru, editace, spuštění testu). Trvá asi 23 minut - oproti 4 minutám v éře prostého autocomplete.
Nástroje
Claude Code od Anthropic patří mezi nejschopnější - milion tokenů kontextu, práce s desítkami souborů naráz. GitHub Copilot Coding agent (od března 2026) přemění GitHub issue na hotový pull request. Cursor nabízí agent mode přímo v editoru. Devin od Cognition je plně autonomní agent s vlastním sandboxem. Amazon Q Developer se integruje s AWS.
Rozdíl oproti vibe codingu
Vibe coding = člověk řídí, AI generuje kód na požádání. Agentic coding = AI řídí, člověk definuje cíl a dohlíží. Vibe coding je pro jednoduché, ohraničené úkoly (formulář, funkce). Agentic coding řeší složité, vícekrokové problémy (celá funkce přes více souborů, refaktoring modulu).
Reálné výsledky
Na benchmarku SWE-bench (řeší skutečné GitHub issues) dosahuje Claude 4 Sonnet 77,2 %, GPT-5 74,9 %. Pro kontext - Devin v roce 2024 zvládal 13,9 %. Za dva roky sedminásobný nárůst. 85 % vývojářů pravidelně používá AI nástroje pro kód. Salesforce reportuje, že 90 % z jejich 20 000 vývojářů pracuje s agentickými nástroji.
Omezení
40-62 % AI-generovaného kódu obsahuje bezpečnostní zranitelnosti. Agent občas "halucinuje" a chyba se může šířit přes sessions. Náklady na tokeny překvapí - 73 % enterprise implementací překročilo rozpočet, někdy 2,4x. Důvěra vývojářů v přesnost paradoxně klesla z 40 % na 29 %, přestože adopce roste. Plně delegovat jde jen 0-20 % úkolů.
Jak to mění práci vývojáře
Role se posouvá z "píšu každou řádku" na "navrhuji architekturu, zadávám úkoly agentům, kontroluji výsledky". Malý tým s AI agenty dodá objem práce většího týmu. Práce, která trvala týdny, je hotová za dny. Hodnotnější se stává architektura, code review a znalost byznysu.
Pokud vás zajímá, jak agentické nástroje zapojit do vašeho vývoje nebo firemních procesů, rád pomohu najít konkrétní řešení.
Pavel Szabo
Programátor webů, eshopů a informačních systémů s více než 23 lety praxe. Pomáhám firmám i jednotlivcům s online podnikáním, automatizacemi a využitím AI v praxi.
