在Airflow中，可以使用XCom来传递任务之间的数据。XCom是一个用于在任务之间传递数据的中间存储区域。通过将数据存储在XCom中，可以实现任务之间的动态传递和共享。

以下是一个示例解决方案，演示如何使用XCom在Airflow中创建动态任务：

1. 导入所需的Airflow模块和类：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

2. 定义一个Python函数，该函数将使用XCom从上一个任务获取数据，并将其打印出来：

def retrieve_data(**context):
    data = context['ti'].xcom_pull(task_ids='task1')
    print("Retrieved data from task1:", data)

3. 定义DAG和任务：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': days_ago(1)
}

dag = DAG(
    dag_id='xcom_dynamic_task',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None
)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=lambda: "Hello, Airflow!",
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=retrieve_data,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

end_task = DummyOperator(
    task_id='end_task',
    dag=dag
)

# 设置任务之间的依赖关系
task1 >> task2 >> end_task

在上面的代码中，retrieve_data函数使用context参数来获取任务上下文，并使用context['ti'].xcom_pull()从task1中获取数据。然后，它将数据打印出来。

4. 运行DAG：

将上述代码保存为一个Python脚本（例如，xcom_dynamic_task.py），然后使用以下命令在Airflow中运行该DAG：

airflow dags trigger xcom_dynamic_task

在DAG运行期间，任务task1将会执行并将数据（"Hello, Airflow!"）存储在XCom中。然后，任务task2将执行，并从XCom中检索数据并将其打印出来。

这是一个简单的示例，演示了如何使用XCom在Airflow中创建动态任务。根据具体的需求，您可以进一步扩展和修改这个解决方案。