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修复 Anthropic 服务文件中过时的源码引用注释和仓库 URL。

该 PR 变更简单，无需精读。对于关注 Anthropic 服务实现或代码文档规范的开发者，可以快速浏览以了解源码引用更新的背景（如 PR #32240 的重命名）。设计决策方面无特殊之处，主要是遵循仓库命名和链接格式的常规维护。

为解耦推理端点添加多模态支持，实现渲染到生成的零客户端转换。

建议开发者和架构师精读 `vllm/entrypoints/serve/disagg/mm_serde.py` 的序列化实现，关注整数张量处理和Msgpack配置，以及 `tests/entrypoints/serve/disagg/test_serving_multimodal_tokens.py` 的端到端测试设计，以理解多模态数据流的集成方式。

修复 GLM 模型在 tool_choice 为 required 或命名函数时的工具调用解析问题，支持 XML 格式输出。

建议技术管理者关注 `supports_required_and_named` 标志的设计决策，它提供了优雅的回退机制。工程师应仔细阅读流式与非流式处理中的分支逻辑，以理解如何集成自定义解析器。此外，注意讨论中未解决的清理结构化输出问题，可能需要在后续 PR 中处理。

为IOProcessorRequest添加to_pooling_params方法以修复插件测试失败。

该PR是一个小型但关键的修复，值得快速浏览以理解插件请求的接口一致性。关注点在于`IOProcessorRequest`如何通过`to_pooling_params`方法集成到池化参数转换流程中，这反映了vLLM中请求协议设计的模块化思路。

延迟导入benchmark子命令和绘图库，减少CLI启动时间约2秒。

该PR值得精读，尤其对于关注Python启动性能优化和模块化设计的工程师。关键设计决策包括：延迟导入策略、健壮的命令行参数检测、以及环境变量替代硬编码配置，这些技巧可广泛应用于其他CLI工具优化。

修复工具消息内容从OpenAI数组格式到字符串的规范化，确保聊天模板兼容性。

该PR值得前端开发者和负责工具调用功能的工程师精读，重点关注`_parse_chat_message_content()`函数中新增的规范化逻辑及其设计权衡。虽然解决了即时兼容性问题，但review中提出的数据丢失和类型安全风险值得后续关注，建议考虑添加测试和增强鲁棒性。

修复单字符串提示词场景下LLM优先级归一化错误，避免有效优先级列表被误拒。

该PR值得快速浏览，以了解前端API中一个常见的边界条件bug及其修复模式。关注点在于`prompt_to_seq`归一化函数的使用场景，以及如何确保后续逻辑（如优先级、LoRA请求）都基于归一化后的序列长度进行计算，避免类似错误。

重构 pooling 入口点，集中工厂函数并清理导入，提升内聚性。

该 PR 值得精读，尤其是关注工厂模式在入口点模块中的应用，以及如何通过集中逻辑实现解耦。设计决策包括：将 pooling 和 generate 任务的调用类型分离到独立工厂，使用相对导入提升内聚性。建议工程师学习这种重构方法，以优化大型代码库的组织。