vLLM vs SGLang：Agent 该选哪个推理引擎（2026）
2026 年 vLLM 和 SGLang 在 Agent 工作负载上的对比：吞吐、延迟、前缀复用，以及什么场景该用哪个推理引擎。
TL;DR — vLLM 和 SGLang 是 2026 年两大主流开源 LLM 推理引擎。vLLM 赢在大 batch 的原始吞吐、最广模型支持和最大社区。SGLang 赢在延迟和前缀复用（靠 RadixAttention），这对有共享 system prompt 和递增对话历史的 Agent 工作负载最重要。高吞吐批处理选 vLLM；延迟敏感的交互式 Agent 选 SGLang。很多生产环境两个都跑，挂在网关后面。
两个引擎目的相同——把 GPU 显存高效变成服务出去的 token——而且都暴露 OpenAI 兼容 API，所以切换是改配置，不是重写代码。真正重要的差异在 Agent 形态的负载下才显现：多并发会话、共享 system prompt、逐轮增长的对话历史、结构化（JSON）工具调用输出。
这是正面对比。各自的完整图景见 vLLM 深度解析 和 SGLang 深度解析。
核心架构差异
整个对比归结为一个设计选择：各自怎么处理 KV cache。
- **vLLM → PagedAttention。**把 KV cache 当 OS 虚拟内存——固定大小的页按需分配，请求结束就释放。消除内存碎片，让 vLLM 在一张 GPU 上塞更多并发请求。它的前缀缓存在新请求开头 token block 对齐时做 block 级复用。
- **SGLang → RadixAttention。**维护一棵所有已计算 KV cache 片段的基数树，自动为每个新请求找最长共享前缀——任何深度，包括分支对话。无需手动配置。
对 Agent，RadixAttention 自动的、任意深度的前缀复用是分水岭。当每个会话共享一段 3K token 的 system prompt、历史逐轮增长，SGLang 不再重算已经见过的部分；vLLM 只在 block 精确对齐时复用。
正面对比
| 维度 | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| KV cache 策略 | PagedAttention（分页） | RadixAttention（基数树） |
| 吞吐（大 batch，128+） | 更高 | 接近 |
| p95 延迟（streaming，小 batch） | ~85ms | ~48ms |
| 前缀复用 | block 级 | 任意深度，自动 |
| 结构化输出（JSON） | 语法引导 | FSM 原生（更快） |
| 模型支持 | 最广（100+ 架构） | 广，增长中 |
| 社区规模 | 更大（55K+ stars） | 较小但增长快 |
| RL 训练后端 | 较少用 | 主流 rollout 后端（AReaL、verl、Slime） |
| 部署指南 | 最丰富 | 增长中 |
| 最适合 | 高吞吐批处理 | 低延迟交互式 Agent |
延迟数字来自 streaming、小 batch（并发低于 8）、Llama 3.3 70B FP8、单张 H100。换成大 batch 吞吐，vLLM 反超 5-10%。两者都不是普遍”更快”——赢家完全取决于你的 batch 形态。
怎么选
选 vLLM：
- 优化大 batch 最大吞吐（embedding、摘要、批量任务）
- 需要最广模型支持或最经验证的选项
- 工作负载主要是低前缀重叠的独立请求
- 想要最多部署指南和社区答案
选 SGLang：
- Agent 会话共享 system prompt 且历史增长（高前缀重叠）
- 需要面向用户的交互式 Agent 的低 p95 延迟
- 结构化 JSON 工具调用输出是核心用例
- 想要推理和 RL 训练用同一个引擎
两个都跑：当你有混合流量时，SGLang 跑延迟敏感的 Agent 路径，vLLM 跑吞吐密集的批处理。LiteLLM 这样的模型网关按请求类型在两者间路由——你的 Agent 代码不知道是哪个引擎服务的。
在技术栈中的位置
两者都是 AI Agent 基础设施技术栈 的最底层——在网关和 Agent 框架之下。它们服务 token；上面的一切决定要哪些 token。如果你只用云模型 API，你不直接跑它俩（供应商跑），但这些取舍仍然解释了你供应商的延迟和定价为什么是那样。
FAQ
SGLang 比 vLLM 快吗？
对低延迟、前缀密集的 Agent 工作负载，是的——SGLang 的 RadixAttention 带来更低 p95 延迟和更高缓存命中率。对大 batch 最大吞吐，vLLM 更快。没有单一赢家；取决于你的 batch 大小和前缀重叠。
不改代码能在 vLLM 和 SGLang 之间切换吗？
基本可以。两者都暴露 OpenAI 兼容 API，所以你的 Agent 代码（或网关配置）只是指向不同端点。DSL 功能是 SGLang 特有的，但标准服务 API 是可互换的。
哪个模型支持更好？
vLLM 支持最广的模型架构（100+），通常最先拿到新模型。SGLang 支持广且增长快，覆盖主流家族（Llama、Qwen、DeepSeek、GLM、Mistral、Gemma）。
用 OpenAI 或 Anthropic 还需要它俩吗？
不。云供应商跑自己的推理基础设施。只有为成本、隐私或延迟自托管开源模型时，你才跑 vLLM 或 SGLang。
哪个更适合结构化/JSON 输出？
SGLang 略占优——它的 FSM 原生结构化生成集成在解码循环里，跳过非法 token。vLLM 也支持语法引导生成，但 SGLang 的做法在重 JSON 工具调用负载下通常更快。
