在Airflow中，可以在DAG文件中嵌入自定义触发器。以下是一种解决方法的示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.decorators import task, dag
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime

@dag(default_args={'start_date': datetime(2022, 1, 1)},
     schedule_interval=None,
     description='Custom Trigger DAG')
def custom_trigger_dag():
    @task
    def my_custom_trigger():
        # 在这里编写自定义触发逻辑
        return 'Triggered'

    with DAG('custom_trigger_dag_example', default_args=default_args) as dag:
        start = DummyOperator(task_id='start')
        trigger = PythonOperator(task_id='trigger', python_callable=my_custom_trigger)
        end = DummyOperator(task_id='end')

        start >> trigger >> end

    return dag

dag = custom_trigger_dag()

在上述示例中，我们定义了一个名为custom_trigger_dag的DAG，其中嵌入了一个自定义触发器my_custom_trigger。该触发器可以根据特定的逻辑来触发任务的执行。

在DAG的定义中，我们使用DummyOperator作为起始和结束任务，它们之间的任务由自定义触发器触发。我们使用PythonOperator来执行自定义触发器任务，并将其命名为trigger。

最后，我们通过调用custom_trigger_dag函数来实例化DAG对象，并将其分配给变量dag。这样可以将DAG添加到Airflow的任务调度中。

请注意，上述代码只是示例，您可以根据自己的需求编写自定义触发器的逻辑。