什么是 SGLang
SGLang 是一个高性能框架，专为大语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的结构化生成与高效服务而设计。与标准推理引擎不同，SGLang 引入了一种领域特定语言 (DSL)，允许开发者直接在代码中嵌入提示词模板、控制流和结构化输出约束。通过利用 RadixAttention 和高效的内存管理，它显著降低了复杂多轮推理任务的延迟并提高了吞吐量。对于构建智能体工作流或高吞吐量生产级 API、且需要精确控制 Token 生成及 KV 缓存重用的 AI 工程师而言，它是理想的工具。
SGLang 的核心功能
RadixAttention KV 缓存
RadixAttention 支持跨多个请求的自动前缀缓存。通过将 KV 缓存存储在基数树 (Radix Tree) 中，SGLang 避免了重复计算常见的提示词前缀（如系统指令或少样本示例）。与标准 vLLM 实现相比，它在多轮对话中将首字延迟 (TTFT) 降低了高达 5 倍，显著降低了智能体工作流的计算成本。
结构化输出生成
SGLang 原生支持使用正则表达式和 JSON Schema 进行约束生成。通过在 Token 级别强制模型遵循特定输出格式，消除了昂贵的后处理或重试循环。这确保了下游数据管道 100% 的模式合规性，使其在从非结构化文本中提取结构化数据时极其可靠。
集成控制流
该框架允许开发者将类似 Python 的控制流（if/else、循环）直接嵌入提示词模板中。这使得模型能够根据中间输出动态构建提示词，而无需往返于应用服务器。这减少了网络延迟，并将逻辑与生成过程紧密耦合。
多模态支持
SGLang 原生支持 LLaVA 和 Qwen-VL 等视觉语言模型 (VLM)。它优化了图像 Token 与文本的协同处理，确保视觉输入得到高效缓存和处理。这使其成为构建需要对图文输入进行高速推理的复杂视觉智能体的首选。
高吞吐量运行时
SGLang 运行时基于高性能 C++ 后端构建，优化了现代 GPU 的内存分配和内核执行。它支持连续批处理 (Continuous Batching) 和 PagedAttention，能够以极低的开销处理数千个并发请求。在吞吐量和延迟指标上，它始终优于标准的 HuggingFace Transformers 实现。
如何使用 SGLang
- 通过 pip 安装框架：
pip install sglang[all]。,2. 使用以下命令启动 SGLang 运行时服务器：python -m sglang.launch_server --model-path <model_id>。,3. 使用 SGLang DSL 定义生成逻辑，结合gen和select函数实现结构化输出。,4. 执行脚本与本地服务器交互，利用sglang.runtimeAPI 进行异步请求。,5. 通过内置仪表板 http://localhost:30000 监控性能指标和 KV 缓存利用率。
SGLang 的使用场景
智能体工作流自动化
构建自主 AI 智能体的开发者使用 SGLang 管理复杂的推理链。通过利用 RadixAttention 缓存系统提示词和工具定义，智能体可以显著加快多步任务的执行速度，从而在复杂的规划和执行场景中提供更具响应性的用户体验。
结构化数据提取
数据工程师使用 SGLang 将海量非结构化文档转换为整洁的 JSON。通过在生成过程中强制执行严格的输出模式，他们消除了解析错误并减少了手动验证的需求，从而为下游分析提供了可靠、生产就绪的数据集。
高并发 API 服务
大规模提供 LLM 应用的公司使用 SGLang 最大化 GPU 利用率。通过利用其高效的批处理和内存管理，他们可以在每个 GPU 上处理更多请求，在保持低延迟的同时大幅降低基础设施成本。
谁适合使用 SGLang
AI 基础设施工程师
他们需要优化推理性能并降低大规模生产部署的延迟。SGLang 提供了从昂贵的 GPU 集群中榨取最大性能所需的底层控制和内存优化功能。
LLM 应用开发者
他们构建需要结构化输出的复杂智能体和数据管道。SGLang 通过提供用于提示词工程、控制流和模式强制执行的统一 DSL，简化了他们的开发流程。
SGLang 的价格方案
开源（Apache 2.0 许可证）。在任何环境下均可免费使用、修改和部署，无许可费用。
