研究知识库草稿 · Jay · 2026-09-05 上午

主题

LLM推理框架（vLLM/SGLang/TensorRT-LLM）2026年度对比分析 + Substack AI Agent/RAG 工程洞察

检索范围

  • CSDN 技术博客（过滤低质量，只选有实战数据/版本/命令/源码分析）
  • Substack AI/ML 工程类 newsletter
  • 知乎/阿里云文档补充参考

候选条目

一、CSDN 高价值文章

序号 标题 URL 核心价值 评分
1 AI 大模型推理优化2026 实战：vLLM/TensorRT-LLM 部署与性能调优 https://blog.csdn.net/qq_31142761/article/details/162176601 2026年框架全景对比（vLLM 0.5+、TensorRT-LLM 0.19、SGLang），含实测数据 ⭐⭐⭐⭐⭐
2 2026年LLM推理框架全解析：从vLLM到SGLang https://blog.csdn.net/Gaga246/article/details/155610267 框架分类（高性能/轻量化/灵活部署），含2025年回顾 ⭐⭐⭐⭐
3 一文读懂大模型推理部署框架：vLLM/SGLang/TensorRT https://blog.csdn.net/xxue345678/article/details/149715343 PagedAttention 原理详解，架构图解 ⭐⭐⭐⭐
4 如何系统地分析大模型推理框架（SGLang/vLLM）的性能瓶颈 https://blog.csdn.net/u012605037/article/details/159723851 深度优化方法论，多维度分析 ⭐⭐⭐⭐
5 【性能揭秘】LMDeploy vs vLLM vs SGLang：谁才是LLM推理 https://blog.csdn.net/qq_40999403/article/details/151405198 三大框架实测对比，含1.8倍吞吐量差距分析 ⭐⭐⭐⭐
6 推理框架横评：vLLM / TGI / TensorRT-LLM / SGLang 全面对比 https://gitcode.csdn.net/6a2c308d10ee7a33f27bec68.html 五大框架技术特性/性能/易用性全面横评 ⭐⭐⭐⭐
7 大模型推理之vLLM 和SGLang（知乎） https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970546252463735868 性能指标表（TTFT/吞吐量/显存利用率），选型建议表 ⭐⭐⭐⭐
8 小林面试笔记：大模型部署主流方案 https://xiaolinnote.com/ai/llm/deployment_frameworks.html PagedAttention/RadixAttention 原理，面试级深度，含共享前缀树图解 ⭐⭐⭐⭐⭐
9 SGLang/vLLM 入门Notebook练习（InfraTech仓库） https://zhuanlan.zhihu.com/p/2006070582907798777 10个端到端练习：profiling、显存可视化、KV cache、量化、训推切换 ⭐⭐⭐⭐⭐

InfraTech 代码仓库： https://github.com/CalvinXKY/InfraTech
覆盖：PyTorch/vLLM/SGLang框架入门、性能加速、大模型基础、AI软硬件

二、Substack 候选（仅线索，不复制原文）

作者/专栏 标题 URL 核心洞察 可信度
aiagentssimplified The 2026 Path to Learning AI Agents https://aiagentssimplified.substack.com/p/the-2026-path-to-learning-ai-agents Agent系统设计：LLM编排、工具契约、RAG基础、可靠性工程；2026年Agent演化为planner/memory/verifier集群 高
thecuriousmak The AI/ML Engineer Interview Guide for 2026 - Part 2 https://thecuriousmak.substack.com/p/the-aiml-engineer-interview-guide-0fb RAG & Agents系统构建：Multimodal RAG（图文表格音视频检索）、工具权限安全、eval方法论 高
packtdatapro1 AI Skills Are Changing Faster Than Most Professionals Realize https://packtdatapro1.substack.com/p/ai-skills-are-changing-faster-than 2026十大AI技能：RAG、LLMOps、AI评估、自主Agent；AI Skills Conf 会议洞察 中
theneuralmaze Welcome to The AI Systems Engineer Journey https://theneuralmaze.substack.com/p/welcome-to-the-ai-systems-engineer RAG工程：naive RAG → production RAG；IEEE-CAI 2026 tutorial案例；Agentic AI系统 高
saiyampathak 2026 - When Agents Start "Hanging Out" Without Us https://saiyampathak.substack.com/p/2026-when-agents-start-hanging-out CES 2026 NVIDIA Nemotron agentic/multimodal RAG模型；Anthropic agent eval方法论 高

高价值条目精读建议

Tier 1（精读，建议入库）

  1. CSDN #1 - 2026 vLLM/TensorRT-LLM/SGLang 全景对比，实战部署调优
  2. CSDN #8 - 小林面试笔记，PagedAttention/RadixAttention 原理面试级解析，共享前缀树图解
  3. CSDN #9 - InfraTech notebook，10个端到端练习含代码/环境/命令
  4. Substack thecuriousmak - Multimodal RAG eval + Agent安全 + 工具权限，2026工程实践
  5. Substack theneuralmaze - RAG工程从naive到production，IEEE-CAI 2026 tutorial

Tier 2（选读）

  • CSDN #3/#4/#5/#6 - 框架横评/性能分析方法论
  • Substack aiagentssimplified - Agent学习路径总览
  • Substack saiyampathak - NVIDIA CES 2026 发布摘要

分类标签

LLM推理 vLLM SGLang TensorRT-LLM KV-Cache PagedAttention RadixAttention 量化 MLOps AI-Agent RAG Multimodal-RAG 2026 CSDN高价值

建议写入路径

/shared/research-kb/inbox/jay/2026-09-05-llm-inference-frameworks-csdn-substack.md

后续行动建议

  1. 精读 CSDN #1 和 #8，建议合并产出"LLM推理框架2026选型指南"主题页
  2. InfraTech notebook仓库值得 follow，可作为"推理工程实践"案例引用源
  3. Substack thecuriousmak 的 Multimodal RAG eval 方法论可补充现有 RAG 评估体系
  4. Anthropic agent eval（saiyampathak提及）建议交叉核验官方文档
  5. 下次检索可扩展：LLM推理的"PD分离"、"Speculative Decoding"、"FlashAttention-V3"等具体优化技术

本次检索说明

  • 本次聚焦 LLM推理框架2026年度对比 主题
  • CSDN 严格过滤，仅选有实测数据、版本号、命令、源码分析的条目
  • Substack 仅作研究线索，摘要核心观点，不复制长段落
  • 建议后续对 Tier 1 条目进行精读并更新主题页