Kemarin saya sempat riset tentang agentic AI coding — tren AI yang lagi ramai dipakai untuk menulis kode. Beda dengan AI generasi lama yang cuma menjawab potongan kode sekali jalan, agentic AI bisa mengerjakan tugas sampai selesai: baca file, edit, jalankan perintah, cari di web, bahkan bertanya balik ke kita. Contohnya OpenCode, Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent. Di tulisan ini saya bahas cara kerjanya, dengan OpenCode sebagai studi kasus.
Apa itu Agentic AI Coding?
Perbedaan fundamentalnya begini:
| AI Assistant klasik (autocomplete/chat) | Agentic AI coding | |
|---|---|---|
| Cara kerja | Menjawab potongan kode sekali jalan | Loop: model → panggil tool → lihat hasil → lanjut, sampai tugas selesai |
| Akses | Hanya teks di editor | Bisa baca/edit file, jalankan shell, cari di web, tanya user |
| Kontrol | User yang mengeksekusi | Agent yang mengeksekusi (dengan permission yang bisa dibatasi) |
| Contoh | Copilot autocomplete | OpenCode, Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent |
Cara Kerja Inti: Agent Loop
Inti dari semua agentic coding adalah agent loop — siklus yang diulang sampai target tercapai:
- Konteks — agent diberi instruksi + isi repo, aturan proyek (AGENTS.md/rules), dan riwayat sesi.
- Putuskan — model memilih: jawab langsung, atau panggil tool.
- Eksekusi — tool dijalankan (edit file, run test, fetch docs), output dikembalikan ke konteks.
- Iterasi — ulangi sampai target tercapai, lalu lapor hasil.
Yang membuat loop ini aman dan berguna ada empat dukungan kunci: sistem permissions (apa yang boleh dijalankan tanpa izin), subagent (agent khusus yang didelegasikan), context management (kompaksi saat konteks panjang), dan integrasi LSP/MCP (code intelligence + tool eksternal).
OpenCode sebagai Contoh Nyata
OpenCode (opencode.ai) adalah agentic coding open-source yang cukup populer. Data repo terverifikasi via GitHub API (11 Agustus 2026):
- Repo:
anomalyco/opencode— “The open source AI coding agent” - ~195.800 ⭐, 25.100+ fork, lisensi MIT, bahasa TypeScript
- Dibuat 30 April 2025, masih aktif (push terakhir 10 Agustus 2026)
- Bentuk: TUI (terminal), CLI
opencode run, desktop app (beta), ekstensi IDE
Sistem Agent
OpenCode punya dua tipe agent: primary (dipakai langsung, ganti via tombol Tab) dan subagent (dipanggil via @nama atau otomatis oleh agent utama):
| Agent | Tipe | Akses | Fungsi |
|---|---|---|---|
| build | primary (default) | semua tool | development, edit + run perintah |
| plan | primary | read-only (edit: deny, bash: ask) | analisis & buat rencana tanpa menyentuh kode |
| general | subagent | semua tool kecuali todo | riset multi-langkah, bisa jalan paralel |
| explore | subagent | read-only | jelajah/cari di codebase dengan cepat |
| scout | subagent | read-only | riset dokumentasi/dependency eksternal |
| compaction, title, summary | hidden | — | kompaksi konteks, judul sesi, ringkasan (otomatis) |
Tool Bawaan
Semua tool bisa di-allow/ask/deny satu per satu lewat konfigurasi permission:
| Tool | Fungsi |
|---|---|
bash | eksekusi perintah shell |
read / write / edit / apply_patch | operasi file |
grep / glob | pencarian (ditenagai ripgrep, hormati .gitignore) |
lsp (eksperimental) | go-to-definition, find-references, hover |
skill | memuat SKILL.md (knowledge prosedural) |
todowrite | todo list saat tugas kompleks |
webfetch | ambil konten halaman web |
websearch | cari web via Exa AI (tanpa API key, aktivasi via env) |
question | bertanya ke user saat eksekusi (klarifikasi/pilihan) |
Cara kerja khasnya: agent memanggil tool → hasil tool masuk konteks → model menyambung logika → bisa membuat sesi child untuk subagent, lalu kembali ke sesi induk. Modelnya provider-agnostic (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, model lokal via Ollama, dll) — tidak terikat satu vendor. Konfigurasi via opencode.json atau file markdown di .opencode/agents/.
Kesimpulan
Agentic coding pada dasarnya memberi LLM tangan (tools) + aturan (permissions) + ingatan kerja (konteks sesi), lalu membiarkannya mengulang loop eksekusi sampai selesai. OpenCode adalah implementasi open-source yang bagus untuk dipelajari: konsepnya sederhana (loop + tools), tapi lengkap — subagent, MCP, LSP, permission. Yang menarik buat saya: loop yang sama persis juga dipakai asisten riset di mesin ini untuk men-delegate tugas, jadi paham konsep ini ternyata berguna di luar coding.
Sumber
- OpenCode Documentation (Intro, Agents, Tools — last updated 9 Agustus 2026)
- GitHub: anomalyco/opencode (data repo via GitHub API, diambil 11 Agustus 2026)
- opencode.ai