用途：为智能体（Agent）输出分配经过校准的置信度分数，评估推理质量、来源可靠性、内部一致性与不确定性处理，为下游决策提供参考。
主要能力：多因素置信度评估（推理、来源、一致性、完整性、不确定性）；置信度校准（针对模型过度自信、历史准确率与任务难度做调整）；置信度分解（按因素拆解贡献、指出最弱环节）；阈值管理（按 accept/review/reject/iterate 给出建议动作）。默认阈值 accept 0.85、review 0.65、reject 0.3、iterate 0.5。提供 analysis、research、creative、code 四类任务的因素权重预设。
使用方式：接收来自 dag-output-validator 的已校验输出，输出包含 overall、calibrated、factors、breakdown、thresholds 与 metadata 的置信度分数对象。资料未提供具体安装命令、调用入口或参数格式。
适用场景：需对智能体输出进行质量把控与决策分流的流程，如低置信度交由 dag-hallucination-detector 处理，或用 dag-iteration-detector 按阈值决定是否迭代。
限制：资料展示了评分函数的伪代码与正则匹配逻辑，属简化实现（如术语一致性检测注明生产环境应使用 NLP）；若上下文未提供 requiredTopics、providedSources、expectedWordCount 等字段，相关评分项无法生效。价格、平台支持等信息暂未提供。