最近在研究 ADT MCP Server 时，有一个场景特别值得拆开来看。我们只给智能体一句很普通的要求，Create an ABAP class that demonstrates how to output text to the console using the classrun API.翻成开发人员熟悉的表达，就是创建一个 ABAP 类，实现IF_OO_ADT_CLASSRUN，再通过out-write把文本输出到 ADT Console。从传统 ABAP 开发视角看，这件事非常简单。熟悉 ADT 的开发人员甚至不需要一分钟，就知道大概要创建一个ZCL_*类，实现接口，写一个main方法，激活，再按快捷键运行。但把这件事情交给 Claude Code、GitHub Copilot 或其他能够消费 MCP Server 的智能体之后，问题突然变得很有意思。智能体面对的并不是一个空白文本编辑器。它面对的是一个真实的 SAP 系统。SAP 系统里有 package，有 transport request，有 repository object type，有命名规则，有系统版本差异，有对象创建权限，还有激活和测试机制。AI 如果只是根据训练数据生成几行 ABAP 代码，距离真正完成开发任务还差得很远。Agentic Loop 解决的正是这个问题。所谓Agentic Loop，可以理解成 AI Agent 为了完成一个目标，自主反复