Negamax算法不具有恒定的行为。

要解决Negamax算法不具有恒定行为的问题，可以使用Alpha-Beta剪枝来提高算法的效率和一致性。

Alpha-Beta剪枝是一种搜索算法，可以减少搜索的分支数量，从而提高搜索效率。在Negamax算法中，可以将Alpha-Beta剪枝与Negamax算法的搜索过程结合起来，以提高算法的性能和一致性。

下面是一个使用Alpha-Beta剪枝的Negamax算法的示例代码：

def negamax(node, depth, alpha, beta, color):
    if depth == 0 or node.is_terminal():
        return color * node.evaluate()

    best_value = float("-inf")
    for move in node.generate_moves():
        node.make_move(move)
        value = -negamax(node, depth - 1, -beta, -alpha, -color)
        node.undo_move(move)

        best_value = max(best_value, value)
        alpha = max(alpha, value)
        if alpha >= beta:
            break

    return best_value

在上述代码中，alpha和beta分别表示当前搜索路径上的最好值和最坏值。通过不断更新alpha和beta的值，并根据alpha >= beta的条件来进行剪枝，可以减少搜索的分支数量。

通过使用Alpha-Beta剪枝，这个Negamax算法可以更有效地搜索游戏树，并产生更一致的结果。