Precies een jaar geleden introduceerde Andrej Karpathy, medeoprichter van OpenAI en voormalig hoofd AI bij Tesla, het begrip "vibe coding". Een term voor het losjes experimenteren met AI om code te genereren: je typt een prompt, accepteert wat er uitkomt, en kijkt of het werkt. Het was creatief, snel, en vooral leuk. Maar ook: fragiel, onvoorspelbaar en zelden geschikt voor productie.
Op 4 februari 2026 markeerde Karpathy het eenjarig jubileum van zijn eigen term - en kondigde meteen de opvolger aan. In een post op X schreef hij: "Many people have tried to come up with a better name for this to differentiate it from vibe coding, personally my current favorite is 'agentic engineering'."
Zijn toelichting maakt het verschil glashelder. "Agentic", zo legt hij uit, "because the new default is that you are not writing the code directly 99% of the time, you are orchestrating agents who do and acting as oversight." En "engineering" om te benadrukken "that there is an art & science and expertise to it. It's something you can learn and become better at, with its own depth of a different kind."
Dit is geen semantisch spel. Het markeert een fundamentele verschuiving in hoe technologie gebouwd wordt - en wie daar de regie over voert.
Van experimenteren naar orkestreren
2025 was het jaar waarin AI-assisted development explosief groeide. Collins Dictionary verkoos "vibe coding" tot Woord van het Jaar. Zoekopdrachten naar de term stegen met 6.700%. Y Combinator rapporteerde dat bijna 25% van hun Spring 2025 batch bestond uit bedrijven met codebases die voor meer dan 95% door AI waren gegenereerd. Cursor, de AI-native code-editor, groeide in twaalf maanden van $1 miljoen naar $500 miljoen ARR.
Maar onder de oppervlakte tekenden zich ook de grenzen af. De "vibe coding hangover" manifesteerde zich in beveiligingsproblemen, ononderhoudbare codebases en technische schuld op industriële schaal. De Cloud Security Alliance waarschuwde dat de niet-deterministische aard van door AI gegenereerde code nieuwe uitdagingen creëert voor DevSecOps. Vibecoding was geweldig voor demo's en prototypes. Voor productiesystemen bleek het ontoereikend.
2026 is het jaar waarin die les is geleerd. De verschuiving is niet van méér AI naar mínder AI - het is van ongestructureerd naar gedisciplineerd gebruik. Van YOLO naar architectuur. Van prompten naar orkestreren.
Wat is er veranderd?
Drie ontwikkelingen maken 2026 kwalitatief anders dan 2025:
1. LLM's zijn fundamenteel beter geworden
De modellen van begin 2025 waren goed genoeg om indruk te maken, maar niet betrouwbaar genoeg voor serieus werk. Karpathy zelf erkent dit: "At the time, LLM capability was low enough that you'd mostly use vibe coding for fun throwaway projects, demos and explorations. It was good fun and it almost worked."
Een jaar later is het landschap onherkenbaar. Modellen als Claude Opus 4.6, GPT-5.2-Codex en Gemini 3 zijn niet alleen slimmer - ze zijn beter in langdurige, complexe taken. Ze kunnen hele codebases navigeren, architectuurbeslissingen nemen, en multi-step workflows uitvoeren. Anthropic's eigen rapport toont aan dat Rakuten-engineers Claude Code lieten werken aan een codebase van 12,5 miljoen regels - en na zeven uur autonoom werk een numerieke nauwkeurigheid van 99,9% behaalden.
2. MCP heeft AI-integratie gestandaardiseerd
Het Model Context Protocol (MCP), eind 2024 door Anthropic gelanceerd als open standaard, is in 2025 uitgegroeid tot de de facto standaard voor het verbinden van AI-systemen met externe tools en databronnen. Denk aan de USB-C voor AI: één universele connector in plaats van maatwerk per systeem.
OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, GitHub - allemaal hebben ze MCP geadopteerd. Er zijn inmiddels duizenden MCP-servers beschikbaar. In december 2025 werd het protocol ondergebracht bij de Agentic AI Foundation onder de Linux Foundation. De impact is enorm: MCP maakt het voor ontwikkelaars praktisch haalbaar om AI-agents te verbinden met databases, CRM-systemen, API's en ontwikkelomgevingen - zonder voor elk systeem een custom integratie te bouwen.
3. Multi-agent architecturen zijn volwassen geworden
De evolutie gaat van één AI-assistent die helpt bij het schrijven van code naar teams van gespecialiseerde agents die parallel werken. Gartner rapporteert een stijging van 1.445% in vragen over multi-agent systemen tussen Q1 2024 en Q2 2025. Het patroon is vergelijkbaar met hoe microservices monolithische applicaties vervingen: een orchestrator coördineert gespecialiseerde agents - een voor onderzoek, een voor implementatie, een voor validatie.
Gartner voorspelt dat 40% van enterprise-applicaties AI-agents zal bevatten tegen eind 2026, vergeleken met minder dan 5% in 2025.
De nieuwe rol van de engineer
Wat betekent dit concreet voor professionals die technologie bouwen? Anthropic's 2026 Agentic Coding Trends ReportExterne link(januari 2026) vat het kernachtig samen: developers gebruiken AI inmiddels in 60% van hun werk, maar kunnen slechts 0-20% van taken volledig delegeren. De rest vereist actief toezicht, validatie en menselijk oordeelsvermogen.
Dit is precies het punt. Agentic engineering is geen automatisering - het is een nieuwe discipline. De engineer verschuift van uitvoerder naar architect en supervisor. Je schrijft minder code, maar je denkt meer na over systemen, kwaliteit, beveiliging en context.
Addy Osmani, Google-engineer en auteur van invloedrijke werken over webperformance, trekt de lijn scherp: "Vibe coding = YOLO. Agentic engineering = AI does the implementation, human owns the architecture, quality, and correctness."
Hij voegt daar een ongemakkelijke waarheid aan toe: agentic engineering is disproportioneel voordelig voor senior engineers. Wie fundamenten begrijpt - systeemontwerp, beveiligingspatronen, performance-afwegingen - kan AI als enorme versneller inzetten. Maar wie als junior volledig op AI leunt zonder die fundamenten op te bouwen, riskeert een gevaarlijke vaardigheidserosie.
De strategische urgentie
De context waarin deze verschuiving plaatsvindt, is niet subtiel. Dario Amodei, CEO van Anthropic, schreef in januari 2026 een essay van 20.000 woorden waarin hij waarschuwde dat AI de mensheid "almost unimaginable power" geeft en dat het "deeply unclear" is of onze systemen de maturiteit bezitten om die macht te hanteren.
Amodei's tijdlijn is concreet: hij verwacht dat AI-systemen met intellectuele capaciteiten vergelijkbaar met of hoger dan Nobelprijswinnaars - wat Anthropic omschrijft als "a country of geniuses in a datacenter" - kunnen ontstaan in "late 2026 or early 2027".
Tegelijkertijd waarschuwt hij dat AI een "unusually painful" verstoring van de arbeidsmarkt zal veroorzaken, omdat de impact breder en sneller zal zijn dan eerdere technologische verschuivingen.
Voor organisaties die technologie bouwen of ermee transformeren, is de boodschap helder: de kwaliteit van wat je met AI kunt bouwen, is in 2026 fundamenteel veranderd. Maar die kwaliteit ontsluiten vereist discipline, expertise en een bewuste aanpak.
Wat maakt het verschil in de praktijk?
Op basis van de trends en de ervaringen die wij bij thinkagain zien, onderscheidt agentic engineering zich van vibecoding op vijf cruciale punten:
1. Context is koning De verschuiving van "prompt engineering" naar "context engineering" - het systematisch ontwerpen van de informatie die je aan AI-modellen geeft - is misschien wel de belangrijkste ontwikkeling van 2025-2026. MCP, agents.md-bestanden, referentie-applicaties: het gaat niet om betere prompts, maar om betere context.
2. Testen is de scheidslijn Het grootste verschil tussen vibecoding en agentic engineering is de rol van tests. Met een solide test suite kan een AI-agent itereren tot alle tests slagen, wat hoge betrouwbaarheid oplevert. Zonder tests declareert een agent vrolijk "klaar" bij gebroken code.
3. Architectuur vóór implementatie Agentic engineering begint niet bij een prompt maar bij een architectuurbeslissing. Welke taken delegeer je? Aan welke agents? Met welke kwaliteitscriteria? Hoe valideer je het resultaat?
4. Security by design Naarmate agents autonomer werken over grotere codebases, kunnen beveiligingskwetsbaarheden zich sneller verspreiden dan menselijke reviewers ze opmerken. OWASP publiceerde begin 2026 hun Top 10 voor Agentic Applications - een teken dat security een first-class concern is geworden.
5. Menselijk oordeelsvermogen als kerncompetentie De waarde zit niet in het typen van code - die zit in het beoordelen, sturen en valideren van wat AI produceert. Dat vereist diepgaande kennis van het domein, de technologie en de context waarin een oplossing functioneert.
Conclusie: de belofte wordt werkelijkheid
2025 bewees dat AI de manier waarop we software bouwen fundamenteel kan veranderen. 2026 is het jaar waarin die belofte werkelijkheid wordt maar alleen voor organisaties en professionals die begrijpen dat de kwaliteit van de output wordt bepaald door de kwaliteit van de orkestratie.
Karpathy vat het optimistisch samen: "In 2026, we're likely to see continued improvements on both the model layer and the new agent layer. I feel excited about the product of the two and another year of progress."
De vraag is niet meer óf AI het werk van engineers gaat transformeren. De vraag is of jij als professional, als team, als organisatie de discipline en het vakmanschap ontwikkelt om die transformatie te leiden in plaats van te volgen.
Agentic engineering is geen hype. Het is een vak. En 2026 is het jaar om het te leren.
Wil je weten hoe jouw organisatie de verschuiving naar agentic engineering kan maken? Neem contact met ons op.
