要为Operator创建动态参数，可以使用Airflow的宏功能。下面是一个示例解决方案：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import datetime

def my_task(**kwargs):
    # 使用宏获取动态参数
    dynamic_param = kwargs['dag_run'].conf.get('dynamic_param')
    print(f"Dynamic param: {dynamic_param}")

dag = DAG(
    'dynamic_param_example',
    description='Dynamically pass parameters to an operator',
    schedule_interval=None,
    start_date=days_ago(1),
    catchup=False
)

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    provide_context=True,
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

# 设置动态参数
dynamic_param = {'param1': 'value1', 'param2': 'value2'}

# 使用DAG的extra_params属性传递动态参数
dag.extra_params = dynamic_param

# 或者使用DAG run的conf属性传递动态参数
# dag_run = dag.create_dagrun(run_id='manual_run', execution_date=datetime.now(), conf=dynamic_param)

task

在这个示例中，我们创建了一个名为dynamic_param_example的DAG，其中包含一个名为my_task的PythonOperator。在my_task函数中，我们使用kwargs参数并通过dag_run.conf.get('dynamic_param')来获取动态参数。

动态参数可以通过两种方式传递给DAG。一种方式是将动态参数设置为DAG的extra_params属性，如示例中的dag.extra_params = dynamic_param。另一种方式是在执行DAG时，使用dag_run.conf参数传递动态参数，如示例中的dag_run = dag.create_dagrun(run_id='manual_run', execution_date=datetime.now(), conf=dynamic_param)。

无论使用哪种方式，my_task函数都可以通过kwargs['dag_run'].conf.get('dynamic_param')来获取动态参数的值。在示例中，我们只是简单地打印动态参数的值，你可以根据实际需求在my_task函数中进行相应的处理。