截至 2026 年 10 月 26 日，下面这 5 个 AI 工具均在近一周内全新上线或发布了重大更新，覆盖语音智能体、模型层记忆、低配显卡推理、企业 LLM 网关与 AI 社媒视频工作室，全部有真实可查的项目主页。

1. Lampline

功能简介：在自己电脑上构建 AI 电话智能体（voice agent）的开源工具（Apache-2.0，上线一周已近 300 星）。最大卖点是「用 AI 测试 AI」：每改一版，就用一个 AI 拨号器给你的智能体打一通真实电话来验证流程，无需真实号码、无需 API key 就能跑通开发循环；接入自己的语音服务商后，每通测试电话成本低至几美分。支持 SIP、语音识别/合成、IVR 与对话流导入（兼容 Dialogflow CX），可完全自托管，适合做客服机器人、外呼营销、语音订餐等场景的开发者快速迭代。

定价：开源免费（Apache-2.0）；使用第三方语音/LLM 服务时按各自计费。

链接：https://github.com/C4rohan/Lampline

2. MemT 1.0（MemTensor）

功能简介：本周 GitHub 上热度最高的模型层记忆开源项目之一（约 400 星）。与常见的「向量数据库 + 外部检索」方案不同，MemT 1.0 把记忆直接做进模型层——让 LLM 具备原生长期记忆（native memory），而不是每次会话临时拼接上下文。官方仓库支持 DeepSeek、Qwen 等主流开源模型，并针对 sglang 推理框架做了适配；量子位上周也以「从模型层补上『记忆』」为题报道了其背后的技术路线。对做智能体、多轮对话与长上下文应用的开发者来说，这是目前少有的「记忆进权重」开源尝试。

定价：开源免费。

链接：https://github.com/MemTensor/MemT-1.0

3. kindi

功能简介：专为「老破小显卡」设计的自定义 LLM 推理引擎（AGPL-3.0）。作者的目标是让 Quadro K420、K1200（甚至两张 K1200 拼成 8GB）、GTX 1080、RTX 3080 这类低成本 GPU 也能跑现代小模型：通过三元/二值化（ternary/bitnet）量化与张量并行，运行 Bonsai 2B/4B/9B/27B 系列模型，并自带 OpenAI 兼容的服务端点。如果你手头有一张吃灰的老显卡、想本地跑个能用的 LLM，它是目前最贴合「极致抠成本」路线的方案之一。

定价：开源免费（AGPL-3.0）。

链接：https://github.com/ahtx/kindi

4. xhub（七牛）

功能简介：七牛云出品的自托管企业级 AI 网关（MIT License，上线一周）。一个 OpenAI 兼容端点统一接入 100+ 家 LLM API（Bedrock、Azure、OpenAI、Anthropic、VertexAI、vLLM、Nvidia NIM 等），内置成本追踪、护栏（guardrails）、负载均衡与全量日志，企业可以把分散在各团队的模型调用收拢到一个可控入口，按项目/部门核算 Token 成本。与纯免费路由方案不同，它面向的是「要审计、要管控、要计费」的生产环境。

定价：开源免费（MIT）；企业自托管。

链接：https://github.com/qiniu/xhub

5. 37studio

功能简介：开源的 AI 社媒视频工作室（MIT），定位是 Buffer + Opus Clip 的开源替代：让 Claude Code 按你的品牌风格批量制作视频（支持 HyperFrames 等视频工作流）、一键发布到 9 个平台，还能自动草拟评论区回复。完全自托管、用自己的 API key，数据不外流；Go 后端 + Docker 部署，带 MCP 服务端，适合内容团队把「做片—分发—运营」一条龙搬进自己的服务器。

定价：开源免费（MIT）；按自用 API 服务计费。

链接：https://github.com/Shaitrish/37studio

以上工具均以官网最新版本为准，建议点击链接查看实时功能演示与使用文档。