English(EN) SGLang vs vLLM: Your Agent Is Slow Because You Picked the Wrong Cache

在特定场景下，SGLang 的 RadixAttention 在 LLM Agent 上的表现优于 vLLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-23 01:58

对于具有长多轮对话的 LLM Agent，SGLang 的 RadixAttention 在速度上显著快于 vLLM 的前缀缓存。这是因为 RadixAttention 的基数树（radix tree）数据结构允许比 vLLM 的基于块的哈希（block-based hashing）更精细地重用共享前缀的 KV 缓存。然而，当处理唯一提示、优先考虑原始吞吐量的短提示或非常高的并发级别时，这种优势会减弱或消失，此时 vLLM 有时可以表现得相当或更好。 AI

影响优化 LLM 服务基础设施可以显著降低 AI Agent 的运营成本并改善用户体验。

排序理由文章比较了两个现有的 LLM 服务框架 SGLang 和 vLLM，并根据特定的工作负载特性详细说明了性能差异。

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在特定场景下，SGLang 的 RadixAttention 在 LLM Agent 上的表现优于 vLLM

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Signal score: 2 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Alex Chen · 2026-10-23 01:58

SGLang vs vLLM: Your Agent Is Slow Because You Picked the Wrong Cache

<p>If you serve LLM agents in production, you have probably seen this week's numbers: in a multi-turn agent workload with an 8,000-token system context, SGLang's RadixAttention cut time-to-first-token (TTFT) from 440ms to 38ms — an 11.57x speedup — while vLLM v0.6 with prefix cac…

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