在Airflow中，可以使用@task装饰器和retry参数来重试任务直到特定时间。以下是一个示例解决方法：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow.decorators import dag, task
from airflow.utils.task_group import TaskGroup
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

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

@dag(default_args=default_args, schedule_interval=None, catchup=False)
def retry_until_specific_time_dag():
    @task(retry_delay=timedelta(minutes=1), retries=5)
    def my_task():
        # 在这里编写具体的任务逻辑
        # 如果任务失败，会自动重试直到达到最大重试次数或特定时间
        pass

    with TaskGroup('retry_group') as retry_group:
        my_task()

    @task
    def cleanup():
        # 完成重试任务后的清理操作
        pass

    # 在达到特定时间后运行清理任务
    cleanup_task = PythonOperator(
        task_id='cleanup_task',
        python_callable=cleanup,
        retries=0,
        trigger_rule='one_success',
        dag=dag,
    )

    retry_group >> cleanup_task

retry_dag = retry_until_specific_time_dag()

在上述示例中，我们定义了一个名为retry_until_specific_time_dag的DAG，使用了default_args来设置DAG的默认参数。在retry_until_specific_time_dag中，我们定义了一个my_task任务，并使用@task装饰器设置了重试的参数，包括重试次数和重试间隔。retry_group是一个任务组，包含了my_task。

然后，我们定义了一个用于清理的任务cleanup，它将在达到特定时间后运行。在这个示例中，我们使用了PythonOperator来执行cleanup任务，设置了retries=0以确保不会发生重试。trigger_rule设置为one_success，表示在retry_group中的任务至少有一个成功后，才会触发运行cleanup_task任务。

最后，我们将retry_group与cleanup_task使用>>操作符连接起来，表示retry_group中的任务都成功后，才会触发运行cleanup_task任务。

这样，my_task任务将在失败时自动重试，直到达到最大重试次数或特定时间。