Das Tutorial auf MarkTechPost zeigt Schritt für Schritt, wie Memori als agent-natives Memory-Infrastruktur-Layer in LLM-Anwendungen integriert wird. Im Mittelpunkt steht die Einrichtung von Memori in einer Google-Colab-Umgebung sowie die Anbindung an synchrone und asynchrone OpenAI-Clients, sodass jeder Modell-Aufruf automatisch durch den Memory-Layer geleitet wird. Ziel ist es, persistente, kontextbewusste Anwendungen zu ermöglichen, die Gesprächs- und Nutzerzustände über mehrere Sessions und Nutzerkonten hinweg konsistent halten. Memori positioniert sich damit als dedizierte Infrastrukturkomponente für Agenten-Architekturen, die über das zustandslose Request-Response-Muster klassischer LLM-APIs hinausgehen. Der Ansatz ist besonders relevant für Szenarien wie Kundenservice-Bots, personalisierte Assistenten oder kollaborative Multi-Agenten-Systeme, bei denen langfristiger Kontext eine Rolle spielt.