文章探討 vLLM 與 SGLang 在處理 AI Agent 工作負載時的侷限性

2026 年 11 月 11 日 08:56，DEV Community 的 AI 板塊發表了一篇題為《為什麼 vLLM 和 SGLang 可能不是執行 AI Agent 的最佳選擇》的文章。文章指出，vLLM 和 SGLang 是優秀的推理引擎，適合服務聊天或批處理任務，但 AI Agent 屬於不同的工作負載，作者想弄清這些引擎在 Agent 場景下的表現，因此親自進行了測量。

文章解釋了編碼類 Agent 與模型互動的方式：Agent 以輪次工作，它把整段對話傳送給模型，模型以一次工具呼叫作答，例如執行命令或編輯檔案；Agent 執行該工具，把結果追加進去，再把整段對話重新發送給模型。作者在其所使用 trace 的會話中發現，中等長度的會話……（原文片段至此中斷，後半部分未提供）。文中尚未給出具體的測量數字與最終結論，這一話題目前停留在這篇文章提出問題和測試方法的階段，尚無後續報道補充進展。