当Airflow的DAG似乎丢失时，有几种可能的解决方法：

1. 检查DAG文件的位置：确保DAG文件位于正确的目录中。默认情况下，Airflow会从dags_folder配置中定义的目录中读取DAG文件。可以使用以下代码示例检查配置中指定的目录路径：

from airflow.configuration import conf

dags_folder = conf.get('core', 'dags_folder')
print(dags_folder)

2. 检查DAG文件的命名和格式：确保DAG文件具有正确的命名和文件格式。DAG文件应该以.py结尾，并且文件名应该只包含字母、数字和下划线。

3. 检查DAG文件的语法错误：使用Python的语法检查器检查DAG文件是否存在语法错误。可以使用以下代码示例来检查DAG文件的语法：

import sys
from airflow import DAG
from datetime import datetime

dag_file_path = '/path/to/dag_file.py'

try:
    exec(compile(open(dag_file_path, "rb").read(), dag_file_path, 'exec'))
    print("DAG file has no syntax errors.")
except SyntaxError as e:
    print("DAG file has syntax errors:", e)
    sys.exit(1)

4. 运行airflow list_dags命令：使用Airflow的命令行工具运行airflow list_dags命令来查看Airflow是否能够正确识别并列出DAG。如果DAG未被列出，可能需要重新启动Airflow调度程序。

5. 检查DAG文件中的DAG对象定义：确保DAG文件中定义了有效的DAG对象，并且DAG对象的ID与文件名相匹配。可以使用以下代码示例来检查DAG文件中的DAG对象定义：

from airflow import DAG

dag_file_path = '/path/to/dag_file.py'
dag_file_globals = {}
exec(compile(open(dag_file_path, "rb").read(), dag_file_path, 'exec'), dag_file_globals)

for global_var_name in dag_file_globals:
    global_var = dag_file_globals[global_var_name]
    if isinstance(global_var, DAG):
        print("DAG object found:", global_var)

以上是一些可能解决Airflow DAG丢失的常见方法。根据具体情况，可能需要进一步调查和排查问题。