简单来说，SGLang 是一个用于编写和优化与大语言模型（LLMs）交互程序的框架和领域特定语言（DSL） 。它的核心目标是让 LLM 的推理过程跑得更快 ，同时让复杂的提示词（Prompt）逻辑写起来更简单。
你可以把它想象成 LLM 世界的 "高性能编程语言" 或 "智能缓存系统"。就像为数据库设计 SQL 语言来高效查询一样，SGLang 是为高效"查询"LLM 而设计的。
核心概念详解
1. 它是什么？
SLLang 由 UC 伯克利等机构的研究人员开发，它包含两个部分：
- 一个前端（Frontend）：一套 Python API 或 DSL，让你能用更直观、更简洁的方式来表达复杂的、嵌套的提示词逻辑（例如，多轮对话、分支、循环等）。
- 一个运行时（Runtime） ：一个高性能的后端执行引擎，它通过一系列优化技术（如RadixAttention）来加速这些复杂提示词的执行。
2. 它解决的核心问题
当人们用原生代码（如直接调用 OpenAI API 或 Hugging Face 的 transformers 库）运行复杂的 LLM 流程时，会遇到两个痛点：
- 开发效率低：提示词往往很长且结构复杂（包含系统提示、少样本示例、用户输入、模型回复等）。用字符串拼接或 f-string 来管理它们非常笨拙，容易出错，可读性差。
- 运行效率低 ：很多复杂提示词之间存在共享前缀 。例如，在同一个应用程序中，不同的请求可能使用相同的系统提示和少样本示例，只有用户输入不同。传统的运行方式会重复处理这些相同的前缀 tokens，造成巨大的计算浪费，导致延迟增加、吞吐量降低。
3. SGLang 的杀手锏：RadixAttention
类似于 vLLM 的 PagedAttention，SGLang 的性能飞跃也来自于其核心技术------ RadixAttention。
- 它是什么 ：一个在运行时内部自动缓存和复用提示词前缀的智能系统。
- 如何工作 ：
- SGLang 运行时会在内存中维护一个前缀缓存树（Prefix Cache Tree） 或** Radix 树**。
- 当处理一个新的请求时，运行时会先检查其提示词前缀（例如，系统提示和少样本示例部分）是否已经存在于缓存树中。
- 如果存在，它会直接复用已经计算好的该前缀的 KV Cache（键值缓存），跳过所有重复的计算。只需为变化的部分（如用户输入）进行计算。
- 带来的好处 ：
- 极大降低延迟：避免了重复计算，请求的响应速度更快。
- 显著提升吞吐量：GPU 不再做无用功，可以同时处理更多请求。
主要功能和特点
- 直观的编程接口 ：提供了类似 Python 装饰器 (
@sgl.function) 和流畅的链式调用语法，让编写复杂提示词逻辑像写结构化代码一样简单。 - 高性能后端：内置了 RadixAttention、高效内存管理等优化，性能远超原生实现。
- 与现有生态无缝集成 ：支持多种后端推理引擎，包括：
- vLLM (推荐，强强联合)
- OpenAI API
- Hugging Face TGI (Text Generation Inference)
- 以及其他本地模型（通过 Hugging Face transformers）
- 支持复杂控制流 ：原生支持分支（
if-else）、循环（for）、并行（parallel）等控制结构，使得编写多步推理、智能体（Agent）、投票等复杂逻辑变得非常容易。
一个简单的代码例子
假设我们想创建一个有多轮对话能力的聊天机器人，并有一个固定的系统提示。
传统方式（字符串拼接，低效）：
python
system_prompt = "You are a helpful assistant."
conversation_history = [{"role": "user", "content": "Hi!"}, {"role": "assistant", "content": "Hello!"}]
new_user_input = "What's the weather today?"
# 笨拙地拼接整个对话历史
full_prompt = system_prompt
for msg in conversation_history:
full_prompt += f"\n{msg['role']}: {msg['content']}"
full_prompt += f"\nuser: {new_user_input}\nassistant:"
# 发送给模型，每次都要重复处理 system_prompt 和整个 conversation_history
response = llm.generate(full_prompt)使用 SGLang（高效且优雅）：
python
import sglang as sgl
@sgl.function
def multi_turn_chat(s, system_prompt, history, new_input):
s += system_prompt + "\n" # 系统提示只会被计算和缓存一次
for item in history:
s += f"{item['role']}: {item['content']}\n"
s += f"user: {new_input}\n"
s += "assistant:" + sgl.gen("response") # 从这里开始生成
# 运行函数
ret = multi_turn_chat.run(
system_prompt="You are a helpful assistant.",
history=[{"role": "user", "content": "Hi!"}, {"role": "assistant", "content": "Hello!"}],
new_input="What's the weather today?"
)
print(ret["response"]) # 获取模型生成的内容SGLang 的运行时会自动识别并缓存 system_prompt 和 history 部分。当用户输入 new_input 变化时，只有最后一部分需要重新处理，前面缓存的部分直接复用，速度极快。
与 vLLM 和 Ollama 的关系与区别
这是一个非常好的问题，因为它们都致力于提升 LLM 的效率，但侧重点不同：
| 特性 | SGLang | vLLM | Ollama |
|---|---|---|---|
| 核心角色 | "编程语言 & 智能调度器" | "内存管理大师" | "桌面应用商店" |
| 解决痛点 | 提示词编程复杂、前缀重复计算 | KV Cache内存浪费、并发低 | 模型部署复杂、隐私性 |
| 关键技术 | RadixAttention (前缀缓存) | PagedAttention (内存分页) | 简化部署、模型管理 |
| 最佳应用场景 | 复杂提示词逻辑（Agent、多步推理、评测） | 高并发API服务 | 本地桌面端体验 |
| 协作关系 | 可以建立在 vLLM 之上 ！SGLang 是前端编程框架，vLLM 是后端推理引擎。它们是最佳拍档，结合后能实现 1+1 > 2 的效果。 | 提供底层推理能力 | 提供易用的本地运行环境 |
总结
SGLang 是一个旨在提升LLM应用开发效率和运行效率的框架。它通过更优雅的编程接口让开发者轻松编写复杂提示词逻辑，并通过其RadixAttention技术自动缓存和复用公共前缀，极大地减少了不必要的计算，从而实现了低延迟和高吞吐量。
如果你正在构建复杂的LLM应用（如智能体、多步推理链）、需要进行大量提示词评估（evaluation）或者 simply want your LLM programs to run faster，SGLang 是你应该密切关注和使用的强大工具。