象棋AI算法主要基於極小-極大值搜尋算法，這種算法是AI下棋時的核心策略。在AI輪次時，它會考慮所有可能的著法，然後評估每種著法下對手所有可能的著法，以及對手每種著法下AI所有可能的著法，以此類推，直到達到設定的搜尋深度。然後，AI會對當前棋局進行評分，並根據評分選擇合適的著法。
值得注意的是，AI並不是簡單地選擇評分最高的棋局著法，因為遊戲是AI和玩家交替下棋的。AI會假設在玩家層玩家會選擇對自己最有利的著法，即對AI最不利的著法（即評分最低）。因此，AI從棋局評分層開始層層倒推，最終得到AI這步最好的著法。
例如，如果搜尋深度為4，AI走一步（它認為最佳，記為步數1，搜尋深度4）時，會先考慮如果他走這一步1，對手最可能走的最差的一步2（搜尋深度3），然後AI再假設出根據步數2來講的最佳步數3（搜尋深度2），繼續考慮對手根據步數3走的最差步數4（搜尋深度1）。接下來，搜尋深度為0，給出此時的局面評價函式。他們之間彼此遞歸的調用，所以說這種搜尋思路是相對的。