此问题通常与Airflow环境变量和文件路径配置有关。如果您的环境变量或路径在CLI中正确设置，但在UI中错误设置，您的DAG将在UI中失败而CLI中正常运行。为了解决这个问题，您可以尝试在您的DAG文件中使用相对路径而非绝对路径。这可以通过使用os.path.dirname(__file__)来获取DAG脚本的目录，并在相对路径中使用它来解决。

以下是一个使用相对路径的示例：

import os
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'depends_on_past': False,
        'start_date': datetime(2021, 1, 1),
        'retries': 1
    },
    schedule_interval='0 0 * * *'
)

bash_command = 'echo "Hello, World!"'
set_path = 'export PATH=$PATH:{}/my_scripts_dir'.format(os.path.dirname(__file__))

t1 = BashOperator(
    task_id='print_hello_world',
    bash_command='{} && {}'.format(set_path, bash_command),
    dag=dag
)

在这个示例中，我们使用os.path.dirname(__file__)获取DAG文件的目录，并将它添加到路径中。这将使我们可以使用相对路径引用我们的脚本目录，而不是绝对路径。这样，无论是在CLI还是在UI中，我们的DAG都应该可以正确运行。