在Apache Airflow 2.0.0b1中，可以使用PythonOperator来动态创建任务，并在函数中访问kwargs参数。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_dynamic_task(**kwargs):
    task_id = kwargs['task'].task_id  # 获取当前任务的task_id
    execution_date = kwargs['execution_date']  # 获取当前任务的执行日期
    print(f"Executing dynamic task {task_id} at {execution_date}")

    # 在这里编写你的任务逻辑
    # 可以访问kwargs中的其他参数

dag = DAG(
    dag_id='dynamic_task_example',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval=None
)

dynamic_task = PythonOperator(
    task_id='dynamic_task',
    python_callable=my_dynamic_task,
    provide_context=True,  # 允许访问kwargs参数
    dag=dag
)

# 创建其他任务
# ...

dynamic_task  # 将动态任务添加到DAG中

在这个例子中，我们创建了一个名为dynamic_task的动态任务，它使用PythonOperator来执行my_dynamic_task函数。通过设置provide_context=True，我们允许函数访问kwargs参数，包括当前任务的task_id和execution_date等。

你可以根据需求添加其他任务，并将它们添加到DAG中。请确保根据实际情况设置适当的start_date和schedule_interval。

注意：在Airflow 2.0中，TaskFlow API已经取代了旧的PythonOperator和其他一些operator，这是更加灵活和强大的方式来定义任务。上面提供的示例代码是基于TaskFlow API的，如果你使用的是旧版本的PythonOperator，请参考Airflow官方文档以获取相关示例代码。