解决上述问题的方法是使用PythonOperator，它可以将Python函数的返回值设置为op_kwargs变量。下面是一个示例代码：

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

def my_function():
    # 在这里执行一些操作，并返回一个值
    return "Hello Airflow"

def set_op_kwargs(**kwargs):
    ti = kwargs['ti']
    return_value = ti.xcom_pull(task_ids='my_task')
    kwargs['task_instance'].op_kwargs['my_variable'] = return_value

# 定义DAG
dag = DAG(
    'my_dag',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

# 创建PythonOperator任务
my_task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_function,
    dag=dag
)

# 创建PythonOperator任务，使用set_op_kwargs函数设置op_kwargs变量
set_op_kwargs_task = PythonOperator(
    task_id='set_op_kwargs_task',
    python_callable=set_op_kwargs,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

# 设置任务之间的依赖关系
my_task >> set_op_kwargs_task

在上面的示例中，my_function是一个执行一些操作并返回一个值的函数。set_op_kwargs是一个用来设置op_kwargs变量的函数，它使用ti.xcom_pull()方法来获取my_task任务的返回值，并将其设置为op_kwargs变量。set_op_kwargs函数需要使用provide_context=True参数来提供上下文，以便访问任务实例和其他变量。

然后，我们创建了一个my_task任务，使用PythonOperator来运行my_function函数。然后，我们创建了一个set_op_kwargs_task任务，使用PythonOperator来运行set_op_kwargs函数，并将其设置为my_task任务的下游任务。这样，当my_task任务完成后，set_op_kwargs_task任务将被触发，并执行set_op_kwargs函数来设置op_kwargs变量。

最后，我们使用>>运算符来设置任务之间的依赖关系，确保set_op_kwargs_task任务在my_task任务完成后被触发。

请注意，上述示例中的代码仅用于演示目的，实际使用中可能需要根据自己的需求进行适当的修改。