SGLang

SGLang 是什么？

让大模型输出结构化内容——比如一段严格的 JSON、一次函数调用——一直是个头疼的事：光靠 prompt 反复叮嘱，模型还是会偶尔「漏一个逗号、加一句废话」。SGLang 就是为这个而生的开源框架。它提供了一门小小的「结构化生成语言」，让你在代码里直接声明「这里必须是一个数组」「这个字段只能是这几个值」，同时用高效的推理后端把速度拉满。

它为什么快？

RadixAttention：缓存能复用
传统推理里，哪怕两句话只差一点点，KV 缓存也得重算。SGLang 用一棵「基数树」把共享的前缀缓存起来，相似的请求可以复用，省下大量重复计算。
前端语言 + 后端引擎一起优化
它不是只做一层包装，而是从「怎么表达」到「怎么执行」整体设计，让约束检查和生成调度协同工作。

它解决了什么实际问题？

让输出「长成规定形状」
要 JSON 就给你合法 JSON，要枚举值就绝不乱编。这在 Agent 开发里特别关键——下游代码要靠解析你的输出才能干活。
高并发下也能扛住
共享前缀缓存让批量请求、多轮对话这类场景的成本和延迟都明显下降。

它和普通 prompt 约束有什么区别？

单纯靠「请输出 JSON」是靠运气，模型可能偶尔不听话；SGLang 是在采样层面就限制了「下一个 token 只能从合法集合里选」，是「从根上保证」，而不是「嘴上叮嘱」。

一句话记住：SGLang 用「结构化语言 + 前缀缓存」，让大模型的复杂输出又快、又稳、又合规。