在Airflow中，动态创建DAG时，如果脚本中未定义函数，会导致创建失败。为了解决这个问题，你可以使用Python的exec函数来动态执行脚本，并将定义的函数添加到全局环境中，然后再创建DAG。

下面是一个示例代码，演示了如何使用exec函数动态执行脚本并添加函数到全局环境中：

from airflow import DAG
from datetime import datetime

# 定义一个空的全局环境字典
globals_dict = {}

# 动态执行脚本，并将定义的函数添加到全局环境中
def execute_script(script):
    exec(script, globals_dict)

# 定义一个动态创建DAG的函数
def create_dynamic_dag(dag_id, script):
    # 创建一个空的DAG对象
    dag = DAG(dag_id, schedule_interval=None, start_date=datetime(2021, 1, 1))

    # 动态执行脚本
    execute_script(script)

    # 在全局环境中查找定义的函数
    if 'my_dynamic_task' in globals_dict:
        my_dynamic_task = globals_dict['my_dynamic_task']
        # 根据函数创建任务
        task = my_dynamic_task(dag=dag)
    else:
        raise Exception("未找到定义的函数")

    return dag

# 示例脚本
script = """
def my_dynamic_task(dag):
    return DummyOperator(task_id='dynamic_task', dag=dag)

def my_another_dynamic_task(dag):
    return DummyOperator(task_id='another_dynamic_task', dag=dag)
"""

# 创建动态DAG
dag = create_dynamic_dag('dynamic_dag', script)

在这个示例中，execute_script函数使用exec函数执行脚本，并将定义的函数添加到全局环境字典globals_dict中。然后，在创建DAG之前，我们检查全局环境字典中是否存在我们需要的函数，并根据函数创建相应的任务。

这样，即使脚本中未定义函数，也能够动态创建DAG，并根据需要执行相应的任务。