要在Airflow中保留任务状态以支持重试，可以使用XCom来存储状态。下面是一个示例解决方案：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models import XCom

def run_task(**context):
    # 检查先前的任务是否已失败
    previous_task_failed = False
    previous_task_xcom = XCom.get_one(
        task_id=context['prev_task_id'],
        dag_id=context['dag'].dag_id,
        execution_date=context['dag_run'].execution_date)
    if previous_task_xcom:
        previous_task_failed = previous_task_xcom['failed']

    if previous_task_failed:
        # 任务失败，执行重试逻辑
        print('Previous task failed, retrying...')
        # ...

    # 执行任务逻辑
    print('Running task...')
    # ...

    # 存储任务状态
    task_status = {'failed': False}  # 假设任务未失败
    if task_failed:
        task_status['failed'] = True
    XCom.set(
        key='task_status',
        value=task_status,
        task_id=context['task'].task_id,
        dag_id=context['dag'].dag_id,
        execution_date=context['dag_run'].execution_date)

dag = DAG(
    dag_id='retry_dag',
    default_args={
        'start_date': datetime.datetime(2022, 1, 1),
        'retries': 3
    },
    schedule_interval='@daily')

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    provide_context=True,
    python_callable=run_task,
    op_args=['task1'],
    dag=dag)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    provide_context=True,
    python_callable=run_task,
    op_args=['task2'],
    dag=dag)

task1 >> task2

在上面的示例中，run_task函数中的逻辑会检查前一个任务的状态。如果前一个任务失败，该函数会执行重试逻辑。在任务完成后，它会将任务状态存储在XCom中，以便在下次重试时进行检查。

要在重试中保留状态，首先需要在DAG中配置retries参数，以指定重试次数。然后，在任务中使用provide_context=True参数，以便在任务函数中访问上下文。这样，就可以使用context参数来获取前一个任务的信息和执行日期。

请注意，上述示例仅提供了一种方法来保留任务状态。具体实现方式可能会根据实际需求和任务逻辑而有所不同。