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  Allen Newell和Herbert A. Simon在1958年,使用了John McCarthy所謂的“近似”alpha-beta演算法,此演算法當時“應已重新改造過多次”。Arthur Samuel有一個早期版本,同時Richards、Hart、Levine和/或Edwards在美國分別獨立發現了alpha-beta。McCarthy在1956年達特默思會議上提出了相似理念,並在1961年建議給他的一群學生,其中包括MIT的Alan Kotok。Alexander Brudno獨立發現了alpha-beta演算法,並在1963年釋出成果。Donald Knuth和Ronald W. Moore在1975年優化了演算法,Judea Pearl在1982年證明了其最優性。

  Alpha-beta的優點是減少搜尋樹的分枝,將搜尋時間用在“更有希望”的子樹上,繼而提升搜尋深度。該演算法和極小化極大演算法一樣,都是分支限界類演算法。若節點搜尋順序達到最優化或近似最優化(將最佳選擇排在各節點首位),則同樣時間內搜尋深度可達極小化極大演算法的兩倍多。  在(平均或恆定)分枝因子為"b",搜尋深度為"d"層的情況下,要評估的最大(即招法排序最差時)葉節點數目為"O"("b"*"b"*...*"b") = "O"("b")——即和簡單極小化極大搜尋一樣。若招法排序最優(即始終優先搜尋最佳招法),則需要評估的最大葉節點數目按層數奇偶性,分別約為"O"("b"*1*"b"*1*...*"b")和"O"("b"*1*"b"*1*...*1)(或"O"("b") = "O"(√"b"))。其中層數為偶數時,搜尋因子相當於減少了其平方根,等於能以同深度搜尋兩次。"b"*1*"b"*1*...意義為,對第一名玩家必須搜尋全部招法找到最佳招式,但對於它們,只用將第二名玩家的最佳招法截斷——alpha-beta確保無需考慮第二名玩家的其他招法。但因節點生成順序隨機,實際需要評估的節點平均約為"O"("b")。  一般在alpha-beta中,子樹會由先手方優勢或後手方優勢暫時佔據主導。若招式排序錯誤,這一優勢會多次切換,每次讓效率下降。隨著層數深入,局面數量會呈指數性增長,因此排序早期招式價值很大。儘管改善任意深度的排序,都以能指數性減少總搜尋局面,但排序臨近根節點深度的全部局面相對經濟。在實踐中,招法排序常由早期、小型搜尋決定,如通過迭代加深。  演算法使用兩個值alpha和beta,分別代表大分玩家放心的最高分,以及小分玩家放心的最低分。alpha和beta的初始值分別為正負無窮大,即雙玩家都以可能的最低分開始遊戲。在選擇某節點的特定分枝後,可能發生小分玩家放心的最小分小於大分玩家放心的最大分(beta <= alpha)。這種情況下,父節點不應選擇這個節點,否則父節點分數會降低,因此該分枝的其他節點沒有必要繼續探索。

  下面為一有限可靠性版本的Alpha-beta剪枝的虛擬碼:  在這個有限可靠性的alpha-beta中,當v超出呼叫引數α和β構成的集合時(v < α或v > β),alphabeta函式返回值v。而與此相對,強化的有限可靠性alpha-beta限制函式返回在α與β包括範圍中的值。
Alpha-beta剪枝是一種搜尋演算法,用以減少極小化極大演算法(Minimax演算法)搜尋樹的節點數。這是一種對抗性搜尋演算法,主要應用於機器遊玩的二人遊戲(如井字棋、象棋、圍棋)。當演算法評估出某策略的後續走法比之前策略的還差時,就會停止計算該策略的後續發展。該演算法和極小化極大演算法所得結論相同,但剪去了不影響最終決定的分枝。