要在同一个DAG中以不同的时间运行任务，可以使用Airflow的PythonOperator和datetime模块来实现。下面是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

def task1():
    current_time = datetime.now()
    print(f"Task 1 executed at {current_time}")

def task2():
    current_time = datetime.now()
    print(f"Task 2 executed at {current_time}")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

with DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='0 0 * * *') as dag:
    t1 = PythonOperator(
        task_id='task1',
        python_callable=task1,
        dag=dag
    )

    t2 = PythonOperator(
        task_id='task2',
        python_callable=task2,
        dag=dag
    )

    t1 >> t2

在上面的代码中，我们定义了两个任务task1和task2，它们分别打印出当前的执行时间。然后，我们创建了一个DAG，并使用PythonOperator将这两个任务添加到DAG中。schedule_interval='0 0 * * *'指定了DAG的调度间隔为每天的午夜。

这样，当DAG运行时，task1和task2将以不同的时间执行。