前言#
在游戏音频设计领域，Wwise 作为主流音频中间件提供了 WAAPI（Wwise Authoring API）来支持工具开发。然而，长期以来，WAAPI 的使用一直局限于少数技术音频工程师，形成了明显的技术门槛。传统开发模式下，每个项目特定需求都需要专人开发专门工具，不仅效率低下，还难以在不同项目间复用。
而在 AI 大模型技术爆发的今天，WwiseAgent 项目应运而生，彻底改变了这一现状。
技术突破#
WwiseAgent 的核心优势在于打破了传统 WAAPI 工具开发的技术壁垒。
传统 WAAPI 开发面临三大痛点：首先，开发者必须同时精通编程和 Wwise 音频系统；其次，每个工具往往只解决单一特定问题，泛化能力极差；最后，工具维护和更新需要持续投入技术资源。
下面是开发模式对比：
| 功能 | 传统 WAAPI 方式 | WwiseAgent | 突破点 |
|---|---|---|---|
| 需求响应时间 | 数天到数周 | 即时 | 无需专门开发 |
| 开发门槛 | 需专业程序员 | 无 | 自然语言交互 |
| 功能泛化性 | 低（专项定制） | 高 | 一套系统解决多种需求 |
| 维护成本 | 持续需要 | 几乎为零 | 模型自我更新 |
实战演示#
以下是一些在工作中比较常见的 waapi 需求，通过 Wwise Agent 解决的表现
- 简单的创建对象，并进行进一步操作
- 通过 excel 直接批量创建对象
（待录制视频） - 按照特定要求整理工程，规范资产管理
（待录制视频）
以上是三个比较简单，但是在平时工作中比较繁琐的任务。这种任务交给技术音频的话排期又会很靠后，设计师自己来的话又很麻烦。当然，Wwise Agent 能够实现的功能不止如此，所有通过 Waapi 能够做到的操作，它都可以做到，具体就需要设计师在实际生产中自己尝试了。
后续方向#
对于 Wwise Agent 的下一步发展方向，无非也只有优化响应速度和进一步的多模态输入来考虑了。毕竟在当今 AI 浪潮下，谁也不知道 Wwise 会在何时推出官方的 AI 服务，同时其自身也受限于 Waapi 的操作权限。
对于优化响应速度的话，无非也就是推动端到端的本地模型部署，通过蒸馏，剪枝等技术进一步压缩模型大小。
对于多模态输入来说的话，则需要根据实际工作场景，增加对于可能的图片，视频，音频等的输入支持。