henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当Agent在应用侧不断加速，推理系统能否承受随之而来的真实负载，正在成为行业关注的焦点。 这是12月20日在杭州收官的 SGLang AI 金融 π 对 上，被反复提及的一个背景。 在这场聚焦大模型推理效率的"π对"上—— Agent的Vibe被暂时搁到一边，真正摆上桌面的，是推理系统在真实负载中的工程问题： 高并发请求 、 长上下文窗口 、 多轮推理 、 内存 管理， 以及在具体金融agent场景下的 一致性生成 问题。 同时，在活动讨论中，昇腾作为算力平台也被多次提及。 当前，昇腾已作为SGLang原生支持的后端之一进入主仓库，随着 SGLang推理引擎的更新，DeepSeek、Qwen、GLM等模型可以在不调整 模型参数、不引入额外插件的情况下直接运行，HiCache、Mooncake等系统能力也在对应版本中引入。 可以说，这次SGLang AI金融π对呈现的，并非零散技术点，而是一条清晰的推理工程演进路径——从缓存与内存体系，到权重更新、强化学 习效率，再到算力与模型生态的协同。 接下来，我们具体来看。 而在特定的部署场景，如 金融Agen ...