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2024년부터 2025년에 이르기까지 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 급격히 확산되면서, 단순한 일회성 질의응답을 넘어선 복잡하고 구조화된 워크플로우의 필요성이 대두되었습니다. LangChain, vLLM과 같은 기존 도구들이 존재하지만, 실제 프로덕션 환경에서 다단계 추론, 병렬 처리, 구조화된 출력을 요구하는 애플리케이션을 구축할 때 여러 제한사항에 부딪히게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 SGLang은 단순한 서빙 백엔드나 프롬프트 래퍼가 아닌, LLM 워크플로우를…