diff --git a/fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/prompts.py b/fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/prompts.py
index 72916ce..10e9ffb 100644
--- a/fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/prompts.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/prompts.py
@@ -72,7 +72,8 @@ def build_video_prompt(known_members: str, event_start_time: str,
    - 表情/情绪线索（如可辨认：微笑/皱眉/哭泣/平静）
    - 周围环境与背景物品（电视开着/桌上水杯/地上有玩具等，辅助判断场景）
 4. people: 该时刻出现的人物标识。已知成员用真名，未知人物用「人物A」「人物B」
-   本视频内连续编号（同一人保持同一编号）。
+   本视频内连续编号（同一人保持同一编号）。只填标识本身，不要带括号注释
+   （如只写"人物A"，不要写"人物A（别名/标识：人物B）"）。
 5. people_mentioned: 必须等于 events 中所有 people 字段出现过的标识去重后的集合。
    一致性强制：events 里出现的标识必须都在 people_mentioned 里，反之亦然。
 6. is_attention_event: 跌倒、危险动作、异常哭闹、陌生人闯入、身体不适等需关注事件
diff --git a/fam-edge/src/fam_edge/video_processor.py b/fam-edge/src/fam_edge/video_processor.py
index 58ad6c2..a62e91a 100644
--- a/fam-edge/src/fam_edge/video_processor.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/video_processor.py
@@ -126,6 +126,16 @@ def validate_video(path: str) -> tuple:
         return False, f"validate_exc: {e}", None
 
 
+def _clean_person(s: str) -> str:
+    """清洗人物标识：去掉括号注释（如 "人物A（别名/标识：人物B）" -> "人物A"）。"""
+    s = (s or '').strip()
+    for sep in ('（', '('):
+        if sep in s:
+            s = s.split(sep, 1)[0].strip()
+            break
+    return s
+
+
 class VideoProcessor:
     def __init__(self, db: oracle_db.OracleDB):
         self.config = load_config()
@@ -244,11 +254,15 @@ class VideoProcessor:
             norm_events.append({
                 "timestamp": abs_ts,
                 "description": str(ev.get('description', '')),
-                "people": [str(p) for p in ev.get('people', []) if p],
+                "people": [_clean_person(str(p)) for p in ev.get('people', []) if p],
                 "is_attention_event": bool(ev.get('is_attention_event', False)),
             })
             offsets.append(off)
 
+        # 清洗 people_mentioned（去掉括号注释串，防污染人物表/合并）
+        people = [_clean_person(str(p)) for p in people if p]
+        people = [p for p in people if p and p not in ('无人', '无')]
+
         event_ids = self.db.mark_video_processed(video_id, summary, norm_events, people, provider)
         # 缩略图 + 每个事件对应时间点的画面截图（用相对偏移直接定位，避免模型绝对时间误差）
         if vrow and vrow['local_path']: