在Airflow中，可以使用BranchPythonOperator来实现分支无需合并的逻辑。下面是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime

def decide_branch(**kwargs):
    # 根据条件决定分支
    if condition:
        return 'branch_a'
    else:
        return 'branch_b'

# 定义DAG
default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1)
}

dag = DAG('branching_example', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

# 创建BranchPythonOperator，用于决定分支
branching = BranchPythonOperator(
    task_id='branching',
    provide_context=True,
    python_callable=decide_branch,
    dag=dag
)

# 创建分支任务
branch_a = DummyOperator(task_id='branch_a', dag=dag)
branch_b = DummyOperator(task_id='branch_b', dag=dag)

# 设置任务依赖关系
branching >> branch_a
branching >> branch_b

在上面的示例中，decide_branch函数根据条件决定分支的方向，如果条件满足，返回branch_a，否则返回branch_b。然后使用BranchPythonOperator创建一个任务branching，用于决定分支的方向。根据branching任务的结果，设置分支任务之间的依赖关系。

这样，当DAG运行时，根据条件的不同，可以选择执行不同的分支任务，实现分支无需合并的逻辑。