7.3.2 相关项目（vLLM-Extensions、SGLang）

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7.3.2 相关项目（vLLM-Extensions、SGLang）在大模型推理工程化的浪潮中，vLLM 已然成为事实标准——它用 PagedAttention 重构了 KV Cache 的内存管理范式，将吞吐量推至 GPU 显存带宽的理论天花板。但当业务场景从“单次生成”跃迁至“多模态协同编排”“结构化输出约束”“动态工具调用”“长上下文流式决策”时，原生 vLLM 的接口边界便开始显露锋利的割裂感：它擅长“把 token 流高效喂进 Transformer”，却不负责“让模型理解 JSON Schema 是什么”“在生成中途插入函数调用并等待结果”“按用户意图自动拆解多跳推理链”——这些，恰是 vLLM-Extensions 与 SGLang 共同锚定的战场。