在Airflow中，可以通过使用Jinja模板和XCom将参数注入任务中，从而重试一个任务时使用不同的参数或设置。

以下是一个示例：

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

DEFAULT_ARGS = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1)
}

dag = DAG('retry_dag', default_args=DEFAULT_ARGS)

def my_task(ds, **kwargs):
    my_param = kwargs['params']['my_param']
    my_setting = kwargs['params']['my_setting']
    
    print("Running task with my_param={}, my_setting={}".format(my_param, my_setting))

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    provide_context=True,
    params={
        'my_param': '{{ dagrun.conf["my_param"] if dagrun and dagrun.conf else "" }}',
        'my_setting': '{{ task_instance.xcom_pull(task_ids="set_setting_task") }}'
    },
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

def set_setting_task(ds, **kwargs):
    setting = 'my_setting_value'
    return setting

set_setting = PythonOperator(
    task_id='set_setting_task',
    python_callable=set_setting_task,
    dag=dag
)

set_setting >> task

在这个示例中，我们有两个任务。第一个任务（my_task）是重试的任务， 我们将在几次重试中使用不同的参数（my_param）和设置（my_setting）来运行它。为了注入这些参数，我们使用了一个Jinja模板。

通过在params字典中设置Jinja模板，我们可以在不同的运行之间动态地注入参数。在这个例子中，Jinja模板将my_param注入了任务中，这个参数来自DAG运行的配置（如果有的话）。我们还注入了my_setting参数，从我们在另一个任务（set_setting_task）中设置的XCom值中获取。

重试任务时，Airflow会再次运行my_task，但这次它会使用重试中指定的不同的参数和设置。