当Airflow正在运行但没有任何进展时，可能是由于以下几个原因：

1. DAG未被调度：确保DAG已经被设置为可调度，并且已经到达了调度的开始时间。检查DAG的schedule_interval参数是否正确设置，并且DAG的start_date已经到达或已经过去。

from datetime import datetime
from airflow import DAG

dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # 每天UTC时间00:00运行
    start_date=datetime(2022, 1, 1),  # DAG的起始日期
)

2. Task没有正确设置依赖关系：确保你的任务之间已经正确设置了依赖关系，以确保它们按照正确的顺序运行。在任务之间使用>>操作符来设置依赖关系。

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

dag = DAG(dag_id='my_dag')

task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)

task1 >> task2
task2 >> task3

3. Task被设置为skipped状态：检查任务的状态是否为skipped。如果前一个依赖任务失败或跳过，任务可能会被设置为skipped状态。你可以在Airflow的Web界面上查看任务的状态。

4. Airflow Scheduler未正确启动：确保你已经正确启动了Airflow Scheduler进程。你可以使用以下命令启动Scheduler：

airflow scheduler

5. DAG被设置为暂停状态：检查DAG的状态是否被设置为暂停。你可以在Airflow的Web界面上查看DAG的状态，并确保它是激活的。

如果以上解决方法无效，你可以尝试重新启动Airflow的所有进程，或者检查Airflow的日志文件以获取更多信息。